Şu yayını okuyorsunuz: Devrim niteliğindeki yapay görüş yapay zeka modeli… – Yapay zekaya doğru
İlk olarak Yapay Zekaya Doğru’da yayınlandı.
İnce ayar yapmadan, yıkıcı bilgisayarlı görüntü uygulamaları oluşturma
Bilgisayarla görme modellerinin, etiketlere veya ayarlamalara ihtiyaç duymadan herhangi bir görüntü kümesinden öğrenebildiği bir dünya hayal edin. Kulağa fütüristik geliyor, değil mi? Meta AI, en son yeniliğiyle bu hayali gerçeğe dönüştürdü. DINOV2. Bu güçlü, kendi kendini denetleyen öğrenme yöntemi, şirketlerin e-ticaretten üretime ve daha fazlasına kadar çeşitli uygulamalarda bilgisayarlı görmeyi kullanma biçimini dönüştürmeye hazırlanıyor. Bu blog yazısında DINOv2’nin ne olduğunu, nasıl çalıştığını ve işletmeler için açtığı heyecan verici olanakları inceleyeceğiz. O halde kemerinizi bağlayın ve suya dalalım!
DINov2’yi Anlamak
DINOv2, kendi kendini denetleyen öğrenmeyi kullanarak bilgisayarlı görme modellerini eğitmek için son teknoloji ürünü bir yöntemdir. Modelin, etiket veya meta veri gerektirmeden herhangi bir görüntü koleksiyonundan öğrenmesine olanak tanır. Bir görüntünün içeriği hakkında bilgi edinmek için altyazılara dayanan geleneksel görüntü ve metin ön eğitim yöntemlerinden farklı olarak DINOv2, kendi kendini denetleyen öğrenmeye dayalıdır; metin açıklamalarına bağlı değildir. DINOv2, bir görüntünün farklı bölümleri arasındaki ilişkiyi tahmin etmeyi öğrenerek görüntünün altında yatan yapıyı anlamasına ve temsil etmesine yardımcı olur. Bu, modelin görüntüler hakkında uzaysal ilişkiler ve derinlik tahmini gibi daha ayrıntılı bilgi elde etmesine olanak tanır.
Peki bu şirketler için ne anlama geliyor? Basit bir ifadeyle DINOv2, yapay görme uygulamalarını daha doğru, verimli ve çok yönlü hale getirebilir.
İş etkisi
DINOv2 işletmeler için önemlidir çünkü büyük miktarda etiketli veri gerektirmeden bilgisayarlı görüntü modellerini eğitmek için güçlü ve esnek bir yol sağlar. Bu, şirketlerin nesne tanıma, görüntü sınıflandırma ve segmentasyon gibi çeşitli kullanım durumları için bilgisayarlı görüntü uygulamalarını daha kolay ve uygun maliyetli bir şekilde geliştirebileceği anlamına gelir. DINOv2, kendi kendini denetlemeyi kullanarak herhangi bir görüntü koleksiyonundan öğrenebilir ve bu da onu, görüntülerin etiketlenmesinin zor veya imkansız olduğu özel alanlarda bile geniş bir uygulama yelpazesinde kullanıma uygun hale getirir. Ayrıca DINOv2’nin güçlü performansı ve esnekliği, onu birçok farklı bilgisayarlı görme görevi için omurga olarak kullanıma uygun hale getirerek şirketlerin her görev için ayrı modeller geliştirme ve eğitme ihtiyacını azaltır. Bu, zamandan ve kaynaklardan tasarruf sağlayabilir ve şirketlerin daha gelişmiş ve karmaşık bilgisayarlı görme uygulamaları geliştirmesine olanak tanıyabilir.
Altyazı tabanlı zorluklar
Yıllar boyunca görüntü ve metin ön eğitimi, çeşitli bilgisayarlı görme görevlerinde başvurulan yaklaşım haline geldi. Ancak bu yaklaşım, bir görüntünün ardındaki anlamı öğrenmek için yalnızca yazılı altyazılara dayanır ve metin açıklamasında belirtilmeyen önemli ayrıntıları gözden kaçırır. Örneğin, geniş, mavi bir odadaki bir sandalyeyi gösteren görselin başlığında yalnızca “tek meşe sandalye”den bahsedilebilir ancak bu, sandalyenin odadaki konumu, duvar saatinin varlığı ve sandalyenin konumu gibi önemli bilgileri göz ardı eder. genel olarak oda. dekor.
Potansiyel gerçek dünya uygulaması
DINOv2’nin etkisini daha iyi anlamak için DINOv2’nin kullanılabileceği bazı gerçek dünya örneklerini inceleyelim:
1. Nesne tanımlama
Hayvan sayımında nesne tanımanın iyi bir ticari örneği, büyük ölçekli bir hayvancılık operasyonu olabilir. Böyle bir şirket, nesne tanıma teknolojisini kullanarak hayvan sayma sürecini otomatikleştirerek önemli miktarda zaman ve para tasarrufu sağlayabilir. Teknoloji, her bir hayvanı doğru bir şekilde tespit edip sayabilir ve veriler, envanter yönetimi, sürü sağlığının izlenmesi ve hayvanların tıbbi tedavi için tanımlanması gibi çeşitli amaçlar için kullanılabilir.
2. Derinlik ölçümü
Örneğin, geniş bir alanı izleyen güvenlik kameraları, daha yakın veya daha uzaktaki insanlar veya araçlar gibi farklı mesafelerdeki nesneleri hızlı bir şekilde tanımlamak ve ayırt etmek için piksel başına derinliği kullanarak mesafe tahminlerini kullanabilir. Bu, güvenlik personelinin potansiyel tehditleri hızlı bir şekilde değerlendirmesine ve buna göre yanıt vermesine yardımcı olabilir.
3. Nesnelerin sınıflandırılması
Üretimde görüntü nesnesi sınıflandırmasına yönelik potansiyel bir ticari kullanım durumu, üretim süreci sırasında ürünlerdeki kusurların otomatik olarak algılanması ve sınıflandırılması olabilir. Sistem, inceleme veya üretim hattından çıkarma için kusurlu ürünleri otomatik olarak tanımlayabilir ve işaretleyebilir. Bu, ürün kalite kontrolünü iyileştirebilir ve kusurlu ürünlerin müşterilere ulaşma riskini azaltabilir.
4. Nesne kurtarma
Büyük bir dijital sanat/tablo koleksiyonunuz olduğunu ve koleksiyonunuzda belirli bir tabloya benzeyen tablolar bulmak istediğinizi düşünün. Görüntü almayı kullanarak, benzer parçaları bulmak istediğiniz tablonun görselini girebilirsiniz; algoritma, koleksiyonunuzu aramak ve benzer özelliklere sahip diğer tabloları bulmak için tablonun donmuş özelliklerini kullanacaktır. Bu yaklaşım, tüm koleksiyonunuzu manuel olarak aramanıza gerek kalmadan, benzer stillere veya renk şemalarına sahip diğer Tanjore tablolarını verimli bir şekilde bulmanızı sağlar.
Görüntü almanın başka bir örneği, geniş bir görüntü koleksiyonundan benzer fil görüntülerini bulmak için dondurulmuş özelliklerin kullanılmasıdır. Bu teknik, görüntüleri bir dizi sayısal değere (özelliklere) kodlamayı ve daha sonra benzerlikleri bulmak için bu özellikleri diğer görüntülerinkilerle karşılaştırmayı içerir. Bu yaklaşım, sanat alanında benzer sanat eserlerini bulmak veya yaban hayatı koruma alanında bireysel hayvanları tanımlamak ve takip etmek gibi çeşitli uygulamalarda kullanılabilir.
Görüntü erişiminin e-ticaret, tıbbi görüntüleme, sanat ve kültürün korunması ve reklamcılık gibi çeşitli alanlarda birçok pratik kullanımı vardır. Örneğin tıp alanında doktorlar ve araştırmacılar, MRI’lar veya X-ışınları gibi karşılaştırılabilir tıbbi görüntüleri aramak için görüntü almayı kullanabilirler. Görüntüleri benzer görüntülerden oluşan bir veri tabanıyla karşılaştıran bu yaklaşım, nadir veya karmaşık tıbbi vakaların teşhisine yardımcı olabilir.
5. Görüntü verilerinin iyileştirilmesi
Tıp alanında yeterli miktarda yüksek kaliteli görüntü verisi elde etmek zor olabilir. Belirli tümör modellerini inceleyen bir araştırmacı, alakasız görüntüleri kaldırmak ve veri kümesini kavramlar arasında dengelemek için bir tohum görüntüsü girme ve halka açık bir patoloji görüntüleri veri kümesinde arama yapma yeteneğinden yararlanacaktır.
Örneğin, makalenin yazarları, kendi çalışmaları için 1,2 milyar görüntüden oluşan bir kaynak havuzundan 142 milyon görüntüden oluşan bir ön eğitim veri kümesi oluşturmak için bir dizi tohum görüntüsü seçti ve bu tohumlarla yakından eşleşen görüntüleri aldı.
Bilgisayarla görme + üretken yapay zeka
Bilgisayarlı görme alanı gelişmeye devam ettikçe DINOv2’nin geleceğini şekillendirmede önemli bir rol oynaması bekleniyor. Görselleri tek bir metin cümlesiyle basitçe tanımlamaktan daha derin bir şekilde akıl yürütebilen daha karmaşık yapay zeka sistemleri geliştirmek için DINOv2’yi büyük dil modelleriyle entegre edebildiğinizi hayal edin. Bu entegrasyon, şirketlerin yapay zeka uygulamalarında hem görsel hem de metinsel anlayışın gücünden yararlanmasına olanak tanıyacak. Bilgisayarlı görü + LLM’nin geleceği muhtemelen daha fazla ilerleme, kullanım örnekleri ve işbirlikleri görecek ve dünya çapındaki işletmelere bilgisayarlı görü uygulamalarında yeni bir çağ getirecek.
Üretimde bilgisayarla görme ve üretken yapay zekayı birlikte kullanmanın bir örneği, mevcut tasarımların görüntülerine dayalı olarak bir ürün için yeni tasarım varyasyonları oluşturmaktır. Bilgisayarla görme algoritmaları, görüntülerden temel ürün özelliklerini çıkarmak için kullanılabilir ve ardından üretken yapay zeka, bu özellikleri kontrollü bir şekilde değiştirerek yeni tasarım varyasyonları oluşturmak için kullanılabilir. Bu yaklaşım, üreticilerin daha geniş bir tasarım seçenekleri yelpazesini keşfetmesine ve potansiyel olarak yeni ve yenilikçi ürün tasarımlarını belirlemesine yardımcı olabilir.
Çözüm
Sonuç olarak DINOv2, bilgisayarlı görme modelleri için herhangi bir ince ayar gerektirmeyen güçlü bir ön eğitim yöntemidir. Büyük, işlenmemiş veri kümelerinden görsel temsilleri öğrenmeye yönelik benzersiz yaklaşımıyla, görüntü sınıflandırmadan nesne tespitine kadar çeşitli uygulamalarda ümit verici sonuçlar vermiştir. Sınırlı etiketli verilerle bile iyi performans gösterme yeteneği, onu bilgisayarlı görmeyi operasyonlarına dahil etmek isteyen şirketler için değerli bir araç haline getiriyor. DINOv2 ve yeteneklerine yönelik araştırmalar devam ettikçe gelecekte bu teknolojinin daha yenilikçi uygulamalarını görmeyi bekleyebiliriz. Bilgisayarlı görme ve üretken yapay zekanın birleşimiyle sağlık, imalat ve tarım da dahil olmak üzere çeşitli sektörlerde önemli dönüşümler görmeyi bekleyebiliriz.
Towards AI aracılığıyla yayınlandı
