అందం ఏమిటంటే ఎవరూ ఈ ఫిల్టర్‌లను చేతితో ప్రోగ్రామ్ చేయరు. నెట్‌వర్క్ శిక్షణ సమయంలో వాటిని నేర్చుకుంటుంది, యాదృచ్ఛిక శబ్దం నుండి ప్రారంభించి క్రమంగా ఉపయోగకరమైన డిటెక్టర్‌లుగా పదును పెడుతుంది.

వర్గీకరణ, గుర్తింపు మరియు విభజన

కంప్యూటర్ విజన్ క్రమంగా కఠినమవుతున్న మూడు పనులను నిర్వహిస్తుంది:

| పని | ఇది ఏ ప్రశ్నకు సమాధానమిస్తుంది | ఉదాహరణ | |------|-------------------|---------| | చిత్ర వర్గీకరణ | ఈ చిత్రంలో ఏముంది? | "ఈ ఎక్స్-రే న్యుమోనియాను చూపిస్తోంది." | | ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్ | ఈ చిత్రంలో ఏముంది మరియు ఎక్కడ? | వీధి దృశ్యంలో ప్రతి పాదచారి చుట్టూ బాక్స్‌లు గీయడం. | | సెమాంటిక్ సెగ్మెంటేషన్ | ఏ పిక్సెల్‌లు ఏ వస్తువుకు చెందుతాయి? | రోడ్డు, ఫుట్‌పాత్, కారు మరియు ఆకాశం యొక్క ప్రతి పిక్సెల్‌ను వేర్వేరుగా రంగు వేయడం. |

సెల్ఫ్-డ్రైవింగ్ కార్లకు మూడూ ఏకకాలంలో అవసరం - వస్తువులను వర్గీకరించడం, వాటిని ఖచ్చితంగా గుర్తించడం మరియు పిక్సెల్ వారీగా పూర్తి దృశ్యాన్ని అర్థం చేసుకోవడం.

ప్రతి పని క్రమంగా ఎక్కువ కంప్యూటేషనల్ శక్తి మరియు శిక్షణ డేటాను అవసరం చేస్తుంది. వర్గీకరణ 2015 నాటికి చాలా వరకు పరిష్కరించబడింది; వీడియోపై రియల్-టైమ్ సెగ్మెంటేషన్ ఈ రోజు కూడా సక్రియ పరిశోధనా రంగంగా మిగిలి ఉంది.

వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తనాలు

మీరు ఊహించని పరిశ్రమలలో కంప్యూటర్ విజన్ ఇప్పటికే అంతర్భాగమై ఉంది:

• Tesla Autopilot ఎనిమిది కెమెరాలు మరియు విజన్-ఆధారిత AI ని ఉపయోగించి లేన్‌లు, ట్రాఫిక్ లైట్లు మరియు అడ్డంకులను రియల్ టైమ్‌లో గుర్తిస్తుంది - ప్రతి ప్రయాణంలో మిలియన్ల ఫ్రేమ్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తుంది.
• మెడికల్ ఇమేజింగ్ - AI మోడల్‌లు ఇప్పుడు మామోగ్రామ్‌లలో ప్రారంభ దశ రొమ్ము క్యాన్సర్‌ను గుర్తించడంలో రేడియాలజిస్టులతో సమానంగా లేదా మెరుగ్గా పని చేస్తున్నాయి, కొన్నిసార్లు ఆరుగురు మానవ నిపుణులు మిస్ చేసిన వాటిని కనుగొంటున్నాయి.
• నాణ్యత నియంత్రణ - కర్మాగారాలు నిమిషానికి వేలాది ఉత్పత్తులను తనిఖీ చేయడానికి విజన్ వ్యవస్థలను ఉపయోగిస్తాయి, మానవ తనిఖీదారులకు చాలా సూక్ష్మమైన లేదా వేగవంతమైన లోపాలను పట్టుకుంటాయి.
• వ్యవసాయం - కంప్యూటర్ విజన్ కలిగిన డ్రోన్‌లు విస్తారమైన పొలాల్లో రోగగ్రస్త పంటలను గుర్తిస్తాయి, లక్ష్య చికిత్సను అనుమతిస్తాయి, ఇది పురుగుమందుల వాడకాన్ని 90% వరకు తగ్గిస్తుంది.
• రిటైల్ - Amazon Go స్టోర్‌లు కంప్యూటర్ విజన్‌ను ఉపయోగించి షాపర్లు ఏ ఉత్పత్తులను తీసుకుంటారో ట్రాక్ చేస్తాయి, చెకౌట్ లేకుండా షాపింగ్‌ను అనుమతిస్తాయి.

నైతిక ఆందోళనలు

కంప్యూటర్ విజన్ శక్తివంతమైనది, కానీ సమాజం ఇంకా ఎదుర్కొంటున్న తీవ్రమైన ప్రశ్నలను లేవనెత్తుతుంది:

• నిఘా - ముఖ గుర్తింపు పౌరుల భారీ ట్రాకింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. శాన్ ఫ్రాన్సిస్కో మరియు EU లోని కొన్ని ప్రాంతాలతో సహా పలు నగరాలు పోలీసుల ద్వారా దీని వాడకాన్ని నిషేధించాయి లేదా పరిమితం చేశాయి.
• పక్షపాతం - MIT లో Joy Buolamwini నిర్వహించిన మైలురాయి అధ్యయనాలు వాణిజ్య ముఖ గుర్తింపు వ్యవస్థలు ముదురు చర్మపు ముఖాలు మరియు స్త్రీలకు గణనీయంగా తక్కువ ఖచ్చితమైనవని చూపించాయి, ఎందుకంటే శిక్షణ డేటాలో చారిత్రకంగా తేలికైన చర్మపు పురుషులు అధికంగా ప్రాతినిధ్యం వహించారు.
• సమ్మతి - షాపులు, విమానాశ్రయాలు లేదా బహిరంగ ప్రదేశాలలో మీకు తెలియకుండా మీ ముఖాన్ని స్కాన్ చేయాలా? చాలా దేశాలు ఇంకా దీన్ని పరిష్కరించడానికి చట్టాలను రూపొందిస్తున్నాయి.
• డీప్‌ఫేక్‌లు - AI-ఉత్పత్తి నకిలీ చిత్రాలు మరియు వీడియోలు తప్పుడు సమాచారాన్ని వ్యాప్తి చేయగలవు మరియు ప్రతిష్ఠలను దెబ్బతీయగలవు, దృశ్య సాక్ష్యాలను తక్కువ విశ్వసనీయంగా చేస్తాయి.

ముఖ్యమైన అంశాలు

• చిత్రాలు రంగు ఛానెల్‌లలో పిక్సెల్ విలువల గ్రిడ్‌లు - కంప్యూటర్లు సంఖ్యలను చూస్తాయి, చిత్రాలను కాదు.
• CNNs శిక్షణ ద్వారా స్వయంచాలకంగా లక్షణాలను వెలికితీయడం నేర్చుకుంటాయి, అంచుల నుండి ప్రారంభించి సంక్లిష్ట వస్తువుల వరకు నిర్మిస్తాయి.
• వర్గీకరణ, గుర్తింపు మరియు విభజన దృశ్య అవగాహన యొక్క పెరుగుతున్న స్థాయిలను సూచిస్తాయి.
• కంప్యూటర్ విజన్ ఆరోగ్య సంరక్షణ రోగనిర్ధారణ నుండి స్వయంప్రతిపత్తి వాహనాలు మరియు ఖచ్చితమైన వ్యవసాయం వరకు ఆవిష్కరణలను నడిపిస్తుంది.
• శిక్షణ డేటాలో పక్షపాతం మరియు నిఘా ఆందోళనలు జాగ్రత్తగా, నైతిక అమలును కోరుతాయి - బాధ్యతాయుతమైన పాలన లేకుండా సాంకేతికత మాత్రమే ఎప్పుడూ సరిపోదు.