Лого на 91. НЕГ „Проф. Константин Гълъбов“

Избираем модул · Урок 30

Компютърно зрение приложно

Класификация, детекция и сегментация. Готови модели, детекция в реално време и защо моделът се държи различно в класната стая и на улицата.

Четири различни задачи

„Компютърно зрение“ звучи като едно нещо, но включва задачи с много различна трудност и различна цена на данните.

класификация„котка“детекциякутия + етикетсегментацияточен контурid 7проследяванесъщият обект във времетоКолкото по-подробен е изходът, толкова по-скъпо е обозначаването на данните.
Класификация → детекция → сегментация → проследяване: всяка следваща иска по-подробни етикети.
ЗадачаИзходОбозначаване на един пример
Класификацияетикет за цялото изображениесекунди
Детекциякутии с етикетиоколо минута
Сегментацияконтур пиксел по пикселминути
Проследяванесъщият обект през кадритеминути на видео

Готовите модели

Почти никой не обучава модел за зрение от нулата. Взима се модел, обучен върху общи набори (стотици хиляди изображения, десетки класове), и се използва направо или се дообучава с няколкостотин ваши примера — трансферното обучение от урок 5.

  • Готовият модел разпознава обичайни неща: човек, кола, куче, бутилка, стол.
  • За специфични обекти (вид болест по листа, конкретна част от машина) се дообучава.
  • Малките модели работят на телефон и в браузър; големите искат сървър.
  • В браузъра работи през WebGL/WebGPU — данните не напускат устройството, което е важно при камера.

Праг на увереността

Стойност, под която откритията се пренебрегват. Нисък праг → повече фалшиви тревоги; висок → повече пропуски. Същият компромис като в урок 6.

От демонстрация до употреба

Разликата между лаборатория и улица

Моделът е обучен върху добре осветени, центрирани изображения. В реалния свят има дъжд, нощ, отблясъци, частично закрити обекти и необичайни ъгли. Точност 95% на тестовия набор не значи 95% на вашата камера.

Скорост

За реално време са нужни поне 15–20 кадъра в секунда. Оттук идват компромисите: по-малък модел, по-ниска резолюция, обработка на всеки трети кадър.

Лица и лични данни

Разпознаването на лица е обработка на биометрични лични данни и е строго ограничено. В курса не правим такива системи — работим с предмети. Разликата между „брои хора“ и „разпознава кой е човекът“ е и техническа, и правна.

Мислете за отказите

Какво прави системата, когато не е сигурна? Ако камерата на паркинга не разчете номера, бариерата не бива да остане затворена завинаги — трябва път за човешка намеса. Проектирането на отказа е част от проектирането на системата.