สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
# 5 AI ที่ช่วยสำหรับด้าน Object Recognition
การรู้จำวัตถุหรือ Object Recognition เป็นหนึ่งในด้านสำคัญของศาสตร์คอมพิวเตอร์วิทยาที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI เพื่อช่วยให้เครื่องจักรสามารถรู้จำและทำความเข้าใจวัตถุในภาพหรือวิดีโอได้เหมือนมนุษย์ ในบทความนี้จะเน้นไปที่ 5 รับบทบาท AI ในการช่วยด้าน Object Recognition ที่มีความสำคัญและได้รับการพัฒนาอย่างกว้างขวาง
Convolutional Neural Networks หรือ CNNs เป็นหัวใจสำคัญในการรู้จำวัตถุ เนื่องจากมีโครงสร้างที่เอื้อต่อการกรองลักษณะเฉพาะของภาพ การเรียนรู้ของ CNNs นั้นได้แรงบันดาลใจมาจากเซลล์ในเรทิน่าของตามนุษย์ ทำให้สามารถจดจำลักษณะภาพ ไม่ว่าจะเป็นเส้น, รูปทรง, และสี ได้อย่างแม่นยำ
ตัวอย่างใช้งาน:
AI เช่น CNN ถูกใช้ในการแยกประเภทรูปภาพและวีดิโอบนแพลตฟอร์มต่างๆ อาทิ Google Photos ที่ใช้ CNN ในการระบุภาพของผู้คน, สถานที่, สัตว์เลี้ยง และอื่นๆ
R-CNNs เป็นการปรับปรุงจาก CNN ทั่วไป โดยมีการเพิ่มเทคนิคที่เรียกว่า region proposal ในการกำหนดบริเวณที่มีโอกาสสูงที่จะมีวัตถุอยู่ ซึ่งจะช่วยลดขนาดของปัญหาลงและทำให้การรู้จำวัตถุมีประสิทธิภาพสูงขึ้น
ตัวอย่างใช้งาน:
R-CNNs ถูกใช้ในการตรวจจับวัตถุสำหรับงานวิจัยทางด้านการแพทย์ เช่น การระบุเนื้องอกในภาพ MRI ด้วยความแม่นยำสูง
YOLO เป็นโมเดลรู้จำวัตถุที่มีความเร็วสูงและมีประสิทธิภาพในการตรวจจับวัตถุในเวลาจริง Real-time object detection ด้วยการทำนายบริเวณวัตถุและการจำแนกประเภทในขั้นตอนเดียว ทำให้ YOLO มีความเร็วในการประมวลผลที่น่าประทับใจ
ตัวอย่างใช้งาน:
YOLO ถูกใช้ในระบบกล้องวงจรปิดเพื่อตรวจจับการเคลื่อนไหวของวัตถุและผู้คนในเวลาจริง ช่วยเสริมความปลอดภัยให้กับสถานที่ต่างๆ
SSD เป็นอีกหนึ่งโมเดลในการรู้จำวัตถุที่ให้ประสิทธิภาพสูงและมีความเร็วในการประมวลผล เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการการตอบสนองอย่างรวดเร็ว SSD สามารถตรวจจับวัตถุหลากหลายรูปทรงและขนาดได้ด้วยการทำนายเพียงครั้งเดียว
ตัวอย่างใช้งาน:
SSD ถูกนำไปใช้ในระบบขับขี่อัตโนมัติเพื่อตรวจจับวัตถุเช่นรถอื่น, คนเดินถนน และสัญญาณจราจรได้ในเวลาจริง
Mask R-CNN เป็นการขยายความสามารถของ R-CNN โดยเพิ่มคุณสมบัติในการแบ่งส่วนหรือ segment วัตถุภายในภาพพร้อมทำนายชนิดข้อมูลถึงระดับพิกเซล เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการความแม่นยำสูงในการตรวจจับวัตถุ
ตัวอย่างใช้งาน:
Mask R-CNN ถูกนำไปใช้ในการวิเคราะห์ภาพจากดาวเทียมสำหรับการตรวจจับความเปลี่ยนแปลงของสิ่งแวดล้อมหรือการตรวจจับพื้นที่เกษตรกรรม
ความก้าวหน้าของ AI ในด้าน Object Recognition ได้เปิดมิติใหม่ให้กับการประมวลผลข้อมูลและการใช้ภาพในหลากหลายสาขาวิชาการและงานประยุกต์ AI ไม่เพียงช่วยให้มนุษย์ตรวจจับและระบุวัตถุได้ดีขึ้นเท่านั้น แต่ยังช่วยเสริมความสามารถให้เครื่องจักรเรียนรู้และทำความเข้าใจโลกรอบตัวด้วยวิธีที่คล้ายคลึงกับมนุษย์
การเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและพัฒนา AI สำหรับการรู้จำวัตถุเป็นทักษะที่มีความต้องการสูงในตลาดงานปัจจุบัน ในฐานะที่เราเป็นผู้ส่งเสริมการเรียนรู้และการพัฒนาทักษะด้าน IT อยู่เสมอ การเรื่ยนรู้เกี่ยวกับ AI และ Object Recognition จึงเป็นก้าวแรกที่ดีสำหรับผู้ที่สนใจในการก้าวเข้าสู่โลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ และการแก้ปัญหาด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ คุณอาจจะเริ่มต้นได้จากการเข้าร่วมคอร์สที่เน้นไปที่การพัฒนา AI และการเรียนรู้เครื่องจักรที่ Expert-Programming-Tutor ซึ่งมีทั้งโปรแกรมและสภาพแวดล้อมในการเรียนรู้ที่เอื้ออำนวย เพื่อนำทักษะเหล่านี้ไปใช้ประโยชน์ไม่เพียงแต่ในงานวิจัยแต่ยังรวมถึงการพัฒนาผลิตภัณฑ์และบริการด้าน IT ที่มีคุณภาพอีกด้วย.
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: ai object_recognition convolutional_neural_networks r-cnns yolo ssd mask_r-cnn computer_vision image_processing machine_learning
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com