Die KI-basierte Objektklassifizierung bzw. die Objekterkennung basiert auf künstlicher Intelligenz, ermöglicht es Computersystemen, Objekte in Bildern oder Videos automatisch zu identifizieren und zu kategorisieren. Die Objektklassifizierung hat in den letzten Jahren aufgrund der rasanten Fortschritte in der Deep-Learning-Technologie erhebliche Fortschritte gemacht und wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Bilderkennung, der Videoüberwachung, der medizinischen Diagnose wie beim autonomen Fahren.
KI-basierte Objektklassifizierung Grundlagen
Die Grundlage der Objektklassifizierung ist die Verwendung von neuronalen Netzwerken, welche mit großen Datensätzen von annotierten Bildern oder Videos, also der bewussten Zuordnung von Informationen zu einem Bild bzw. Video, trainiert werden. Ein neuronales Netzwerk ist ein mathematisches Modell, das aus einer großen Anzahl von künstlichen Neuronen besteht, die in Schichten organisiert sind. Jede Schicht ist für eine bestimmte Art von Verarbeitung verantwortlich und die Neuronen in jeder Schicht sind miteinander verbunden.
Training neuronaler Netze
Das Training eines neuronalen Netzwerks für die Objektklassifizierung besteht darin, das Netzwerk mit einer großen Anzahl von Bildern oder Videos zu füttern, die annotiert sind, um die Objekte in ihnen zu identifizieren. Das Netzwerk passt dann seine interne Gewichtung an, um die Muster in den Daten zu lernen und die Objekte zu erkennen. Dieser Prozess wird als überwachtes Lernen bezeichnet, da das Netzwerk während des Trainings mit den richtigen Antworten versehen wird.
Sobald das neuronale Netzwerk trainiert ist, kann es verwendet werden, um Objekte in neuen bisher unbekannten Bildern oder Videos zu erkennen. Dies erfolgt durch die Anwendung des trainierten Modells auf ein neues Bild oder ein neues Video und die Verwendung der internen Gewichte des Netzes, um die Merkmale des Bildes zu analysieren und die Objekte zu erkennen.
Arten neuronaler Netze
Es gibt verschiedene Arten von neuronalen Netzwerken, die für die Objektklassifizierung verwendet werden können. Eine beliebte Architektur ist das Convolutional Neural Network (CNN), das speziell für die Verarbeitung von Bildern und Videos entwickelt wurde. CNNs verwenden Filter, um Merkmale in Bildern zu extrahieren und diese Merkmale dann zur Klassifizierung von Objekten zu verwenden.
Eine weitere Architektur, die für die Objektklassifizierung verwendet werden kann, ist das Region-based Convolutional Neural Network, kurz R-CNN, welches in der Lage ist, Objekte in Bildern zu erkennen und sie durch das Zeichnen von Begrenzungsrahmen um jedes erkannte Objekt zu lokalisieren.
Fazit
Insgesamt hat die Objektklassifizierung durch die Verwendung von neuronalen Netzwerken und Deep-Learning-Technologien eine neue Ära der automatischen Bilderkennung und Objekterkennung eingeleitet. Die Anwendungen sind vielfältig und reichen von Videosicherheitsanwendungen bis hin zu medizinischen Diagnosen.
NUTZUNG | HAFTUNG
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