A inteligência artificial tem várias aplicações no mundo real, incluindo visão computacional. Um modelo de visão computacional é capaz de interpretar e identificar imagens e objetos do ambiente real. Existem três tipos principais de modelos de visão: redes neurais convolucionais, aprendizado de máquina e baseados em características. Cada um tem seu propósito e aplicações específicas.
Inteligência artificial, ou IA, é um termo abrangente que engloba vários aspectos do nosso mundo. Desde ajudar-nos com avanços científicos na área da medicina até adicionar novos recursos aos smartphones Android mais acessíveis, nenhuma definição pode resumir precisamente o que é a IA. Isso acontece porque a IA tem muitos usos e aplicações no mundo real em várias indústrias.
Um modelo de visão computacional trabalha em segundo plano e é frequentemente responsável por recursos de imagem únicos ou recursos de IA relacionados a aplicações baseados em imagens. Neste guia, discutimos o que é um modelo de visão computacional e os três tipos de modelos de visão usados.
Neste artigo vão encontrar:
O que faz um modelo de visão
computacional? Assim como o ChatGPT, o popular chatbot alimentado por IA que mudou o mundo para sempre com sua grande capacidade de processamento de linguagem (LLM), um modelo de visão computacional é a evolução além das aplicações baseadas em texto. Usando o que é conhecido como um grande modelo de visão (LVM), um computador pode interpretar e identificar imagens e visuais do ambiente do mundo real. Quando adequadamente treinadas usando um conjunto de dados de rede neural específico, as aplicações de IA podem visualizar, identificar e classificar objetos no mundo real.
Uma rede neural opera como o cérebro humano, mas depende de nós baseados em software para os neurônios. Fonte: V7 Labs Nos seres humanos, um neurônio é um sinal elétrico que envia informações para o cérebro e dele. Os nós baseados em software em uma rede neural usam potência computacional interna durante o treinamento com um conjunto de dados específico. Isso é o cerne das tecnologias de aprendizagem profundo, permitindo que as aplicações de IA tenham o poder e os recursos para ir além do que pensávamos ser fisicamente possível.
Uma vez que uma rede neural é como o cérebro humano e um LVM é projetado para imitar o olho humano, a combinação dessas tecnologias permite que aplicações alimentados por IA nos ajudem com o aspecto visual do nosso mundo, em vez de apenas texto.
Diferentes formas de modelos de visão Agora que sabe o que é um modelo de visão, existem algumas formas que deve conhecer. As três principais formas de modelos de visão com as quais irá se deparar são redes neurais convolucionais (CNNs), aprendizagem de máquina e baseados em recursos. Cada um tem um propósito específico e aplicações que o utilizam. As secções a seguir discutem o que eles fazem e por que são essenciais para o funcionamento de muitas aplicações de IA baseadas em visão.
Redes neurais convolucionais As CNNs são modelos de aprendizagem profundo e são muito boas em processar e identificar imagens ou objetos no espaço visual. Elas também são autónomas, permitindo que aprendam a partir de conjuntos de dados sem intervenção humana. As CNNs são compostas por quatro camadas: convolucional, pooling, oculta e de saída. Cada camada tem um propósito específico, baseado em diversos algoritmos. Com essas camadas separadas trabalhando juntas, uma CNN pode entender e identificar dados complexos de maneira eficiente e organizada.
A convolução é o primeiro passo no treinamento de uma aplicação de IA que depende de um modelo de visão computacional. Nessa fase, uma imagem é digitalizada na rede neural para que o computador possa entender precisamente o que está vendo, até cada pixel. Isso permite que ele detecte e identifique formas, padrões e texturas. Em seguida, a imagem passa para a camada de pooling, que condensa o grande conjunto de dados para um tamanho razoável. Ela remove dados irrelevantes ou desnecessários, mantendo as informações mais relevantes aprendidas na etapa de convolução. Fonte: IBM Em seguida, passa para a camada oculta, que acumula e coleta os dados das duas camadas anteriores. É aqui que os recursos básicos dos resultados finais da imagem começam a se formar, com mais detalhes adicionados à medida que recebe dados complexos adicionais de cada passagem. O último passo é a camada de saída, que pega tudo das camadas anteriores e o junta. Por exemplo, em um modelo de visão computacional para classificação de imagens, o resultado final pode colocar os dados em neurónios específicos com base nas categorias recebidas do conjunto de dados original.
Aprendizagem de máquina
Semelhante às CNNs, o aprendizagem de máquina é outro método popular de rede neural para treinar uma aplicação de IA em relação a modelos de visão computacional. O aprendizagem de máquina partilha algumas ideias com as CNNs, mas difere no que é projetado para fazer. O aprendizagem de máquina treina uma rede neural com conjuntos de dados ou algoritmos predefinidos, permitindo que identifique padrões desconhecidos. Isso permite que ele preveja resultados futuros ou informações sobre os dados obtidos executando métodos intensivos de repetição. O aprendizagem de máquina funciona bem com recursos de detecção de imagens e outros propósitos relacionados a imagens, dependendo do aplicação em que é usado. Fonte: “Métodos de aprendizagem de máquina para monitorização de condições de turbinas eólicas: uma revisão” por Stetco et al. Pode ser usado para classificação de imagens, mas é projetado para ser uma solução universal para quase qualquer indústria ou aplicação. O aprendizagem de máquina permite uma variedade de conjuntos de dados ou algoritmos. As CNNs são projetadas para processamento baseado em imagens. O uso das quatro camadas de uma CNN significa que os resultados são detalhados e ajustados aos dados necessários da imagem original. Em relação aos modelos de visão computacional, as CNNs são uma escolha popular em relação ao aprendizagem de máquina para conjuntos de dados baseados em imagens complexos, pois são projetadas para esse propósito. Baseados em recursos Comparados com suas contrapartes populares de modelos de visão CNN, os modelos baseados em recursos adotam uma abordagem diferente em seu funcionamento. Em vez de escanear e identificar cada pixel de uma imagem, os modelos baseados em recursos procuram detalhes maiores, mais específicos ou recursos únicos. Isso inclui a detecção de bordas de um objeto, linhas e formas ou texturas dentro de uma imagem. Semelhante às CNNs, os modelos baseados em recursos exigem várias etapas para processar os dados da imagem. A primeira etapa em um modelo baseado em recursos é o estágio de detecção de recursos, que usa a imagem original para encontrar pontos de interesse. Ele depende de algoritmos de visão para detectar, destacar e caracterizar os recursos encontrados dentro dessa imagem. Por exemplo, o algoritmo de transformação de características invariante à escala (SIFT) localiza detalhes independentemente do tamanho ou rotação, ao mesmo tempo em que é correspondido com precisão a diferentes imagens. Ao mesmo tempo, o algoritmo de recursos robustos acelerados (SURF) é uma abordagem popular semelhante ao SIFT. Ele possui recursos semelhantes, mas é mais rápido no processamento de dados, com um leve custo em termos de precisão. Fonte: OpenCV O SIFT é mais lento, mas melhor adequado para tarefas que requerem mais detalhes de imagem. O SURF se destaca no equilíbrio entre velocidade e precisão.
Ambos são escolhas populares. Quando os dados da imagem são processados, eles são usados para criar descritores de pontos-chave usando outro algoritmo separado. Isso destaca e marca os recursos únicos descobertos nas etapas anteriores. A etapa final envolve combinar os resultados com outras imagens com base nos algoritmos usados anteriormente. Por exemplo, o algoritmo de transformação de Hough corresponde com precisão formas em outras imagens, mesmo que os dados originais sejam ruidosos. Os modelos de visão baseados em recursos são rápidos, consomem menos recursos de potência computacional e funcionam bem para tarefas menos exigentes, já que não analisam cada pixel de uma imagem. Um modelo de CNN é melhor para tarefas que exigem detalhes precisos, têm escala de tamanho de conjunto de dados imenso ou exigem cálculos complexos. Os modelos de CNN dependem do aprendizagem profundo, que é um passo acima do que é fisicamente possível com os modelos baseados em recursos. Por causa disso, muitos na indústria de modelos de visão estão recorrendo aos modelos de CNN para alimentar seus aplicações, especialmente aqueles projetados para uso geral pelo consumidor. Aplicações do mundo real de modelos de visão As seções a seguir apresentam exemplos populares de aplicações, produtos ou serviços que utilizam modelos de visão no mercado do mundo real. Você pode estar usando recursos de modelos de visão diariamente sem perceber. Muitos desses exemplos usam tecnologias de aprendizagem profundo com modelos de visão baseados em CNN para tarefas complexas de imagem. A maioria deles possui elementos de aprendizagem de máquina e modelos baseados em recursos para tarefas ou recursos menos exigentes. Os modelos de visão nem sempre se correlacionam com o uso ou recursos de IA, mas muitas vezes são usados em aplicações baseados em IA.
Google Photos
Um dos exemplos mais conhecidos do Google de modelos de visão que os consumidores usam é o Google Photos. A aplicação depende quase exclusivamente de modelos de visão, desde o reconhecimento de objetos e cenas até a marcação e correspondência de rostos com outras fotos em sua biblioteca. Ele também usa modelos de visão para extrair texto de qualquer imagem, sugerir melhorias de fotos para condições de iluminação inadequadas e criar colagens automaticamente usando imagens ou rostos semelhantes.
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