Эта статья была первоначально написана Виталий Лялин и опубликовано на Нептун блог
Обработка изображений – это очень полезная технология, и спрос в отрасли, по-видимому, растет каждый год. Исторически, обработка изображений, которая использует машинное обучение, появившееся в 1960-х годах в качестве попытки имитировать систему человечества и автоматизировать процесс анализа изображений. Как разработана и улучшена технология, решения для конкретных задач начали появляться.
Быстрое ускорение компьютерного зрения в 2010 году благодаря глубокому обучению и появлению проектов с открытым исходным кодом и больших баз данных изображений повысила потребность в инструментах обработки изображений.
В настоящее время многие полезные библиотеки и проекты были созданы, которые могут помочь вам решить проблемы обработки изображений с помощью машинного обучения или просто улучшить технологические трубопроводы в проектах компьютерных зрителей, где вы используете ML.
В этой статье мы даем вам список инструментов, которые улучшат проекты вашего компьютерного видения, разделенные на:
- Рамки и библиотеки
- наборы данных
- готовые решения для определенных задач
Давайте погрузимся в!
Рамки и библиотеки
Теоретически вы можете создать свое приложение для обработки изображений с нуля, только вы и ваш компьютер. Но на самом деле лучше стоять на плечах гигантов и использовать то, что другие люди построили и продлится или настроили его там, где это необходимо.
Именно здесь библиотеки и каркасы входят и в обработке изображений, где создание эффективных реализаций часто является сложной задачей, что это еще более верно.
Итак, позвольте мне дать вам мой список библиотек и каркасов, которые вы можете использовать в ваших проектах обработки изображений:
Openc.
Библиотека с открытым исходным кодом компьютерного видения и алгоритмов обработки изображений.
Разработан и хорошо оптимизирован для приложений компьютерного зрения в реальном времени.
Предназначен для разработки открытой инфраструктуры.
Функциональность:
- Основные данные структуры
- Алгоритмы обработки изображений
- Основные алгоритмы для компьютерного зрения
- Ввод и вывод изображений и видео
- Обнаружение лица человека
- Поиск стерео матчей (Fullhd)
- Оптический поток
- Система непрерывной интеграции
- CUDA-оптимизированная архитектура
- Android версии
- Java API
- Встроенная система тестирования производительности
- Крест- Платформа
Tensorflow
Библиотека программного обеспечения с открытым исходным кодом для изучения машины.
Создан для решения задач построения и обучения нейронной сети с целью автоматического поиска и классификации изображений, достигающих качества человеческого восприятия.
Функциональность:
- Работа на нескольких параллельных процессорах
- Расчет через многомерные массивы данных – тензоры
- Оптимизация для тензорных процессоров
- Немедленная итерация модели
- Простая отладка
- Собственная система регистрации
- Интерактивный визуализатор журнала
Питорчан
Платформа обучения машины с открытым исходным кодом.
Предназначен для ускорения цикла разработки от исследовательских прототипов до промышленного развития.
Функциональность:
- Легкий переход к производству
- Распределенное обучение и Оптимизация производительности
- Богатая экосистема инструментов и библиотек
- Хорошая поддержка для основных облачных платформ
- Модули оптимизации и автоматической дифференциации
Кафе
Глубокая структура обучения сосредоточена на решении проблемы классификации и сегментации изображений.
Функциональность:
- Вычисление с использованием BLOBS – многомерные массивы данных, используемые в параллельных вычислениях
- Определение модели и оптимизация конфигурации, без жесткого кодирования
- Легкое переключение между CPU и GPU
- Высокая скорость работы
Эмгуцв
Перекрестная платформа .NET Addon для OpenCV для обработки изображений.
Функциональность:
- Работа с .NET Совместимые языки – C #, VB, VC ++, IronPython и т. Д.
- Совместим с Visual Studio, Xamarin Studio и Unity
- Может работать на Windows, Linux, Mac OS, iOS и Android
Вкус
Коллекция библиотек C ++ с открытым исходным кодом.
Функциональность:
- Загрузить, сохранить и изменять изображения во многих общих форматах файлов, включая очень большие изображения
- Геометрия для точек, кривых и других элементарных объектов в 1, 2 или 3 измерения
- Геометрия камеры
- Восстановление структуры от движения
- Проектирование графического интерфейса пользователя
- Топология
- 3d изображения
Вставать
Библиотека для чтения и записи растровых и векторных форматов Geo-пространственных данных.
Функциональность:
- Получение информации о растровых данных
- Преобразовать в различные форматы
- Реестровка данных
- Создание мозаики из растров
- Создание формируемых файлов с индексом растрового плитка
Неправильно
Рамки для 2D/3D медицинской сегментации изображения.
Функциональность:
- Создание сегментационных трубопроводов
- Предварительная обработка
- Ввод, вывод
- Увеличение данных
- Анализ патч
- Автоматическая оценка
- Перекрестная проверка
Отслеживание
Библиотека JavaScript для компьютерного зрения.
Функциональность:
- Отслеживание цвета
- Распознавание лица
- Использование современных спецификаций HTML5
- Легкое ядро (~ 7 КБ)
WebGazer
Библиотека для отслеживания глаз.
Использует веб-камеру для определения посмотрения местоположения посетителей на странице в режиме реального времени (где ищет человек).
Функциональность:
- Самокалибровка модели, которая наблюдает взаимодействие посетителей интернет с веб-страницей, и поедает дисплей между функциями глаз и положение на экране
- Прогноз в реальном времени выглядит в большинстве современных браузеров
- Простая интеграция с несколькими линиями JavaScript
- Возможность предсказывать несколько просмотров
- Работа в браузере на стороне клиента, не передавая данные на сервер
Marvin
Рамки для работы с видео и изображениями.
Функциональность:
- Захватить видеорамки
- Обработка рамки для фильтрации видео
- Многопоточная обработка изображений
- Поддержка интеграции плагинов через GUI
- Извлечение функций из компонентов изображений
- Генерация фракталов
- Отслеживание объектов
- Обнаружение движения
Карна
Библиотека для компьютерного зрения в Pytorch.
Функциональность:
- Преобразование изображения
- Эпиполярная геометрия
- Оценка глубины
- Обработка изображения низкого уровня (например, выявление фильтрации и выявления края непосредственно на тензорах)
- Цветокоррекция
- Распознавание функций
- Фильтрация изображений
- Распознавание границы
Наборы данных
Вы не можете строить модели машинного обучения без данных. Это особенно важно при приложениях обработки изображений, где добавление более маркированных данных в ваш тренировочный набор данных, обычно получают большие улучшения, чем современные архитектуры и методы обучения.
Имея в виду, позвольте мне дать вам список данных изображений, которые вы можете использовать в ваших проектах:
Разнообразие в лицах
Набор данных, предназначенный для уменьшения смещения алгоритмов.
Миллион с надписью изображений лица людей разных национальностей, возрастов и полов, а также другие показатели – размеры головы, контрастности лица, длина носа, высота лба, пропорции лица и т. Д., И их отношения друг к другу.
FaceForccis.
DataSet для распознавания поддельных фотографий и видео.
Набор изображений (более полумиллиона) создан с использованием методов Face2face, FaceSwap и Deepfakes.
1000 видео с лицами, сделанными с использованием каждого из методов фальсификации.
Сегменты YouTube-8M
DataSet YouTube видео, с отмеченным контентом в динамике.
Приблизительно 237 тысяч макетов и 1000 категорий.
Sketchtransfer
DataSet для обучения нейронных сетей для обобщения
Данные состоят из реальных помеченных изображений и незамеченных эскизов.
Дропов
DataSet для подсчета объектов в дроневых изображениях.
15 532 RGB Drone Shots, есть инфракрасный снимок для каждого изображения.
Маркировка объектов доступна как для RGB, так и для инфракрасных изображений.
Набор данных содержит границы направленного объекта и классы объектов.
В общей сложности 441 642 объекты были отмечены в наборе данных для 31 064 изображений.
Waymo открытый набор данных
DataSet для тренировок автопилот транспортных средств.
Включает видео вождения с отмеченными объектами.
3000 видео вождения на общую сумму 16,7 часа, 600 000 кадров, около 25 миллионов границ 3D объектов и 22 миллиона 2D границ объекта.
Чтобы устранить проблему однородности видео, записи были сделаны в различных условиях. Варианты видео включают погоду, пешеходы, освещение, велосипедисты и строительные площадки.
Разнообразие в данных повышает обобщение способности моделей, которые обучены на нем.
Воображение
Набор данных изображений, которые нейронная сеть не может классифицировать правильно.
Основываясь на результатах теста, модели предсказали объекты из набора данных с точностью до 3%.
Содержит 7,5 тысячи изображений, особенность которых состоит в том, что они содержат натуральные оптические иллюзии.
Предназначен для изучения устойчивости нейронных сетей к неоднозначным изображениям объектов, которые помогут увеличить обобщенную способность моделей.
Готовые решения
Готовые решения являются репозиториями из открытых источников и программные инструменты, которые построены для решения конкретных, часто специализированных задач.
Используя эти решения, вы можете «аутсорсировать» вашу модель здания или конвейер для обработки изображений к инструменту, который делает его с одним (ISH) Нажмите или одно выполнение команды.
С этим в виду позвольте мне дать вам мой список.
MobileNet.
Набор алгоритмов компьютерного зрения, оптимизированного для мобильных устройств.
Функциональность:
- Анализ лица
- Определение местоположения по окружающей среде
- Распознавание непосредственно на смартфоне
- Низкая задержка и низкое энергопотребление
Фритц
Платформа машины обучения для iOS и Android разработчиков.
Функциональность:
- Бежит непосредственно на мобильных устройствах, Нет передачи данных
- Портирование моделей в другие рамки и обновления моделей в приложениях без выпуска новой версии
Инструмент аннотации компьютеров
Интерактивный инструмент для маркировки фотографий и видео.
Функциональность:
- Формы для маркировки – прямоугольники, полигоны, полилитины, точки
- Нет необходимости в установке
- Способность работать вместе
- Автоматизация процесса маркировки
- Поддержка различных сценариев аннотации
3D-Bonet.
Сегментация объектов в 3D изображения.
Решение проблемы сегментации экземпляра в 10 раз вычисляется лучше, чем другие существующие подходы.
Конечная нейронная сеть, которая принимает 3D-образ в качестве ввода и выдает границу распознаваемых объектов на выходе.
Рассуждение-RCNN.
Распознавание объекта от тысяч категорий.
Обнаружение труднодоступных объектов на изображении.
Архитектура, которая позволяет работать над любым существующим детектором.
ВОРОВАТЬ
Обнаружение границ объекта на шумных данных.
Увеличьте точность отмеченных границ объекта.
Дополнительный слой для любого семантического редактора и функции потери.
VQ-VAE-2
Генерация реалистичных универсальных образов.
Некоторые исправления для недостатков использования GAN для генерации изображения.
Система связи энкодера и декодера на двух уровнях.
Edvr.
Восстановление кадров из видео.
Восстановите резкость, когда кадр подходит и восстановит содержание размытых кадров в видеозаписе.
Модель получает размытые рамки на входе модели, а также восстановленные кадры без размытия на выходе.
Раковина
Автоматическая маркировка видео.
Распределение разметки от одного изображения на все видео.
На основе самоконтрозированной модели.
Funit.
Замена объектов с другими.
Преобразование объектных изображений из одного класса на другое с минимальным количеством учебных данных.
На основе архитектуры GAN.
Информация максимизирует визуальное поколение вопроса
Генерация вопросов для изображений.
На основе картинки и желаемого типа отображается сгенерированный вопрос.
На основе максимизации взаимной информации.
Алгоритм для визуального распознавания объекта в частях
Визуальное распознавание объекта в частях.
Идентификация реальных объектов мира из частей их изображений.
На основании разделения изображений на части и изучения того, как эти части подходят друг к другу.
Углы для укладки
Макет с фотографии.
Восстановление макета комнаты с фотографии на 360 °.
Конечная модель.
Речи2face
Генерация изображения лица человека от звуковой записи голоса.
Восстановление основных внешних характеристик владельца голоса.
Принимая спектрограмму в качестве ввода, он генерирует лицо человека в полном лице и без эмоций.
Близость объекта к камере
Близость объекта к камере.
Определение того, насколько близким предметом является камера.
Основанный на сравнении полных карт приближения.
Сетка R-CNN
Моделирование 3D-формы объектов из изображения.
Прогноз 3D формы для объектов на входном изображении.
Конечная модель.
Глубокий взгляд
Восстановление 3D-вида с пары фотографий.
Восстановление из нескольких выходных фотографий, вид с других углов, так что изображение можно просмотреть в 3D.
На основе последовательности сверточных нейронных сетей.
Увеличьте разрешение изображения до 8 раз
Увеличьте разрешение изображения до 8 раз.
Более точные изображения лица в лучшем качестве без искажений.
На основе GAN.
Dsnet.
Прогнозировать количество людей на изображении.
Определение с сохранением информации из разных частей изображения.
Конечная модель.
Пифура
Моделирование 3D человеческая фигура.
Восстановление 3D-модели одетого человека от одного фото.
Конечная модель.
Вывод
Успех, эффективность выполнения и качества ваших проектов может зависеть от многих факторов, но выбор правильных инструментов является одним из наиболее важных – это позволяет значительно экономить время и ресурсы и получить лучшие результаты.
С знанием инструментов обучения машин для обработки изображений вы можете решить эти проблемы проще, быстрее и более эффективно.
Это сказанное, что читает о лучших инструментах недостаточно: вам все равно нужно сделать работу самостоятельно. Так что выберите инструменты, которые лучше всего для вас и добраться до работы!
Прочитайте больше:
- Какие методы обработки изображений фактически используются в промышленности ML?
- Обработка изображений в Python: Алгоритмы, инструменты и методы Ты должен знать
- Топ 8 библиотек Python обработки изображений, используемые в машинном обучении
Эта статья была первоначально написана Виталий Лялин и опубликовал на Нептун блог . Вы можете найти более подробные статьи для машинного обучения практикующих там.
Оригинал: “https://dev.to/patrycjajenkner/best-image-processing-tools-used-in-machine-learning-2klb”