Deep Learning/AI

Neuronale Netze

Neuronale Netze eignen sich zur Interpretation komplexer Daten und können für die Klassifizierung, Interpretation, Erkennung und Vorhersage. Speziell bei der Analyse von Bildern, Videos und mehrdimensionalen Daten finden Convolutional Neural Networks (CNN) eine breite Anwendung. Wir unterstützen Sie bei der Auswahl und Schulung von Modellen für Ihre spezifischen Anwendungen sowie bei der Optimierung und Bewertung von Leistungsparametern.

Deep Learning in der Computer Vision hat es Computern ermöglicht, visuelle Daten auf ähnliche Weise zu verarbeiten und zu verstehen, wie es Menschen tun. Durch die Verwendung von neuronalen Netzen hat Deep Learning in den letzten zehn Jahren die Computer Vision revolutioniert. Es hat enorme Leistungssteigerungen bei klassischen Aufgaben der Computer Vision gebracht und neue Wege für die Analyse von Bild- und Videodaten eröffnet.

Klassifikation, Detektion und Segmentierung

Seit der Einführung von Convolutional Neural Networks (CNN) in der Bildverarbeitung Die Anwendungen der Objekterkennung und -verfolgung umfassen Bereiche wie Sport- und Verkehrsanalyse, Bewegungsüberwachung und Objektzählung. Deep Learning hat die Geschwindigkeit und Genauigkeit der Erkennung, insbesondere in unkontrollierten Umgebungen, erheblich verbessert.

Segmentierung bietet andererseits eine Möglichkeit, die Grenzen von Regionen und Objekten von Interesse in einem Bild präzise zu definieren.

Anomalie­erkennung

Die Anomalieerkennung ist nützlich für jede Aufgabe, bei der ungewöhnliche, unerwartete und seltene Muster erkannt werden müssen. Deep Learning-Lösungen zur Anomalieerkennung können Probleme wie prädiktive Wartung und Qualitätskontrollsysteme in der Fertigungsindustrie, Erkennung medizinischer Probleme aus Bildern und Erkennung abnormen Verhaltens in Überwachungsszenarien lösen. Die Anomalieerkennung kann auch in Szenarien angewendet werden, in denen der Großteil der Daten normale Proben darstellt und es wenig oder gar keine Daten zu den abnormalen Proben gibt.

Keypoint-Detektion

Die Keypoint-Erkennung basiert auf dem Konzept, definierte Punkte (Keypoints) eines beweglichen Objektes im Bild zu markieren. Wenn sie auf den menschlichen Körper angewendet wird, entsprechen diese Keypoints beispielsweise den Gelenken. Das Lokalisieren dieser Keypoints von Objekten ermöglicht es, eine Schätzung der Körperhaltung und die Analyse der Orientierung und räumlichen Beziehungen verschiedener Körperteile zu ermitteln. Anwendungen der Keypoint-Erkennung sind unter anderem die Erkennung von Emotionen und Ausdrücken, die Erkennung von Handgesten, Mensch-Computer-Interaktion oder die Bewegungsanalyse. Keypoint-Erkennungsmodelle finden ebenfalls Anwendung in der 3D-Modellierung.

Deep Learning-Workflows

Die Anwendung von Deep Learning-Modellen auf Probleme der Computer Vision beginnt mit der Sammlung und Beschriftung von qualitativ hochwertigen Daten. Die Beschriftungen der Daten können Informationen über die in den visuellen Daten vorhandenen Objekte oder Merkmale enthalten, wie deren Standort, Form, Farbe und andere Eigenschaften. Die Beschriftung ist ein wichtiger Schritt in vielen Anwendungen der Computer Vision, einschließlich Objekterkennung, Bildsegmentierung und Gesichtserkennung. Eine genaue und konsistente Beschriftung ist wichtig, um die Qualität und Zuverlässigkeit von Computer Vision-Modellen zu gewährleisten. Schlecht beschriftete Daten können zu ungenauen Vorhersagen und unzuverlässigen Ergebnissen führen.

Transferlernen in Kombination mit der Fülle vorhandener robuster und leistungsfähiger Modelle ermöglicht es uns, bestehende Modelle auf effiziente Weise an Ihre individuellen Probleme anzupassen.