YOLO в действии: Обнаружение объектов - стр. 2

История технологий компьютерного зрения начинается с фундаментальной теории и ранних исследований, которые стали основой для современных алгоритмов и методов. Примерно с конца 1960-х годов, когда компьютерное зрение начало активно развиваться, ученые начали разрабатывать алгоритмы, способные обрабатывать и интерпретировать изображения. Первым значимым достижением стало создание алгоритмов для обработки изображений, таких как алгоритмы для обнаружения краев, основанные на операторах Собела и Канни. Эти методы помогли сделать первые шаги в распознавании форм, предоставляя базовые инструменты для дальнейших исследований. Изначально технологии компьютерного зрения были «слабыми» – мощности тогдашних машин не хватало для эффективной обработки изображений в реальном времени.

С увеличением вычислительных мощностей в 1980-х годах ключевые разработки, такие как нейронные сети, начали находить применение в компьютерном зрении. В этот период исследователи стали изучать использование многоуровневых нейронных сетей для распознавания объектов. Однако интерес к ним значительно возрос только с появлением метода «обучения с подкреплением» и более совершенных алгоритмов оптимизации. Примером являются работы по обучению многослойных перцептронов, что стало началом эволюции глубокого обучения.

Революция в области компьютерного зрения произошла в 2012 году, когда команда университета Торонто под руководством Йошуа Бенгио представила алгоритм на основе глубокого обучения, который продемонстрировал потрясающие результаты на конкурсе ImageNet. Их сеть AlexNet применила такие техники, как дропаут и нормализация пакетов, что значительно повысило точность распознавания. Этот прорыв стал стартом бурного развития технологий глубокого обучения и компьютерного зрения. Алгоритмы начали активно использоваться в различных приложениях – от автономных автомобилей до медицинской диагностики.

В следующем десятилетии, на волне успеха глубоких нейронных сетей, появились и другие эффективные архитектуры, такие как VGG и ResNet. Эти методы легли в основу создания больших библиотек, таких как TensorFlow и PyTorch, что упростило процесс разработки и обучения моделей компьютерного зрения. С помощью этих инструментов исследователи и разработчики начали создавать более сложные модели, что расширило применение компьютерного зрения. В частности, модели для сегментации изображений, такие как U-Net, открыли новую эру в медицине, позволяя точно выделять опухоли на снимках.

Новой вехой в истории компьютерного зрения стали технологии реального времени. Они стали возможны благодаря разработке алгоритмов, способных выполнять сложные вычисления на графических процессорах и специализированных устройствах. Одним из таких примеров является YOLO (You Only Look Once), предложенный Джозефом Редмоном в 2016 году. Этот алгоритм достиг impressivных результатов в обнаружении объектов на высокой скорости, что позволило внедрить его в приложения, требующие мгновенного реагирования, такие как системы видеонаблюдения и автономные транспортные средства.

Важной частью эволюции технологий компьютерного зрения стали средства аннотирования и разметки данных, которые помогли создать крупные коллекции размеченных изображений, такие как COCO и Pascal VOC. Эти базы данных стали основой для обучения моделей, поскольку правильные метки объектов имеют решающее значение для успешности алгоритмов машинного обучения. Разработка инструмента для аннотирования данных может значительно сократить время на подготовку обучающей выборки и повысить качество модели. Поэтому разумно использовать доступные инструменты, такие как LabelImg или VGG Image Annotator, для создания разметки на начальном этапе.