Kompyuterni ko'rish - bu sun'iy intellekt (AI) sohasi bo'lib, u kompyuterlar va tizimlarni raqamli tasvirlar, videolar va boshqa vizual ma'lumotlardan mazmunli ma'lumot olishga o'rgatish va nuqsonlar yoki muammolarni ko'rganlarida tavsiyalar berish yoki choralar ko'rish uchun mashinalarni o'rganish va neyron tarmoqlardan foydalanadi.
Computer Vision qanday muammolarga yordam beradi ?
Video YouTobe tamog'idagi Mohirdev kanalidan olindi.
Agar AI kompyuterlarga fikrlash imkonini bersa, kompyuterni ko'rish ularga ko'rish, kuzatish va tushunish imkonini beradi.
Kompyuterni ko'rish insonning ko'rish qobiliyati bilan bir xil ishlaydi, faqat odamlarning boshi bor. Insonning ko'rish qobiliyati ob'ektlarni bir-biridan qanday ajratishni, ular qanchalik uzoqda ekanligini, harakatlanayotganini yoki tasvirda biror narsa noto'g'ri ekanligini aniqlash uchun umr bo'yi kontekstning afzalliklariga ega.
Kompyuterni ko'rish mashinalarni ushbu funktsiyalarni bajarishga o'rgatadi, lekin u buni retinalar, optik nervlar va vizual korteksdan ko'ra kameralar, ma'lumotlar va algoritmlar yordamida juda kam vaqt ichida bajarishi kerak. Mahsulotlarni tekshirish yoki ishlab chiqarish aktivini kuzatishga o‘rgatilgan tizim bir daqiqada minglab mahsulot yoki jarayonlarni tahlil qilib, ko‘zga tashlanmaydigan nuqson yoki muammolarni payqab, inson imkoniyatlaridan tezda oshib ketishi mumkin.
Kompyuter ko'rish (Computer Vison ) qanday ishlaydi ?
Kompyuterni ko'rish juda ko'p ma'lumotlarni talab qiladi. U farqlarni aniqlamaguncha va oxir-oqibat tasvirlarni tan olmaguncha ma'lumotlar tahlilini qayta-qayta amalga oshiradi. Masalan, kompyuterni avtomobil shinalarini tanib olishga o'rgatish uchun, farqlarni o'rganish va shinani, ayniqsa nuqsoni bo'lmagan shinani tanib olish uchun shinalar tasvirlari va shinalar bilan bog'liq narsalarni ko'p miqdorda berish kerak.
Mashina o'rganish kompyuterga vizual ma'lumotlar konteksti haqida o'zini o'rgatish imkonini beruvchi algoritmik modellardan foydalanadi. Agar model orqali yetarlicha ma'lumot berilsa, kompyuter ma'lumotlarga "ko'rib chiqadi" va o'zini bir tasvirni boshqasidan ajratishga o'rgatadi. Algoritmlar mashinani tasvirni tanib olish uchun dasturlashdan ko'ra, o'z-o'zidan o'rganish imkonini beradi.
CNN tasvirlarni teglar yoki teglar berilgan piksellarga bo'lish orqali mashinani o'rganish yoki chuqur o'rganish modeliga "ko'rinishga" yordam beradi. U konvolyutsiyalarni amalga oshirish uchun teglardan foydalanadi (uchinchi funktsiyani ishlab chiqarish uchun ikkita funktsiya bo'yicha matematik operatsiya) va "ko'rayotgani" haqida bashorat qiladi. Neyron tarmoq konvolyutsiyalarni amalga oshiradi va bashoratlar ro'yobga chiqa boshlagunga qadar bir qator iteratsiyalarda o'z bashoratlarining to'g'riligini tekshiradi. Keyin u tasvirlarni odamlarga o'xshash tarzda tan oladi yoki ko'radi.
Masofadan turib tasvirni yaratayotgan odamga o'xshab, CNN avval qattiq qirralar va oddiy shakllarni aniqlaydi, so'ngra o'z bashoratlarini takrorlashda ma'lumotni to'ldiradi. CNN bitta tasvirni tushunish uchun ishlatiladi. Rekurrent neyron tarmog'i (RNN) kompyuterlarga bir qator ramkalardagi rasmlarning bir-biri bilan qanday bog'liqligini tushunishga yordam berish uchun video ilovalar uchun xuddi shunday tarzda qo'llaniladi.
Mualif : Ibrohimov Zayniddin
Maqola yozish uchun Quyidagi havolalar dan foydalanildi.
