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Computer Vision simuliert die menschliche Fähigkeit die Umgebung wahrzunehmen, verschiedene Objekte zu unterscheiden und mit einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu benennen. Mittlerweile werden hierzu fast ausschließlich künstliche neuronale Netze genutzt. Anhand von gelabelten Trainingsdatensets lernen diese Netzte verschiedene Objekte aus allen möglichen Perspektiven zu erkennen. Dieses Training ist eines der Hauptprobleme im Bereich Computer Vision.
Ähnlich wie der Mensch - der dank seiner evolutionären Erfahrung schon im Kindesalter verschiedene Objekte unterschiedet - benötigt ein Neuronales Netz gigantische Datensätze, um ein Objekt mit einer hohen Wahrscheinlichkeit zu erkennen. Darum setzen immer mehr Unternehmen auf künstlich erzeugte Datensets zum Training ihrer neuronalen Netze. In der Bilderkennung werden heute vorwiegend Convolutional Neural Networks (CNN) genutzt. Diese sind in der Lage aus Bilddaten Informationen zu generieren. Diese Netzwerke sind jedoch nicht in der Lage die Bilddaten in einen Zeitlichen Bezug zu setzen. Daher verwendet man zur Auswertung von Videomaterial Recurring Neural Networks (RNN) welche verschiedene Frames miteinander in Verbindung setzen können.
Aufgrund der enormen Fortschritte in diesem Feld, ist es mittlerweile nicht nur möglich eine Box um ein Objekt im Bild zu legen (object detection). Sondern jeden Pixel eines Bildes einem Objekt zuzuordnen (semantische Segmentierung). Hierzu werden Fully Convolutional Networks (FCN) genutzt. Noch einen Schritt weiter gehen Mask R-CNN. Diese zerlegen Bilddaten in Ihre fundamentalsten Blöcke und sind somit in der Lage z.B. in einer Gruppe von Menschen alle einzelnen Personen zu unterscheiden.
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Computer Vision ist wohl eines der spannendsten Felder im Bereich der künstlichen Intelligenz. Analog zum menschlichen Sehsinn lernt ein Computer hierbei automatisch nützliche Informationen in Bildern oder Videomaterial zu finden, zu verarbeiten und zu interpretieren. Insbesondere durch die Verwendung neuronaler Netze und die Fortschritte im Deep Learning setzen immer mehr Unternehmen auf Computer Vision, um verschiedenste Probleme zu lösen. Ein Technologietreiber ist die Automobilbranche, welche die Technik zur Entwicklung selbstfahrender Autos benötigt. Aber auch in der Qualitätssicherung in Produzierenden Unternehmen oder der Inspektion von Industrieanlagen etc. wird schon heute Computer Vision eingesetzt.
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