Visão computacional: Avanços e Desafios em 2023

Aproveitando técnicas de aprendizado de máquina e inteligência artificial, a visão computacional visa replicar o sistema visual humano para permitir que os computadores reconheçam, analisem e interpretem informações visuais.

“Visão computacional é um campo fascinante que permite às máquinas interpretar e entender o mundo visual como os humanos fazem. Tem o potencial de revolucionar muitas indústrias, desde saúde até transporte e entretenimento.” - Fei-Fei Li, Professora de Ciência da Computação na Universidade Stanford e Co-Diretora do Instituto Stanford para Inteligência Artificial Centrada no Ser Humano.

Visão computacional é o campo de estudo focado em permitir que os computadores interpretem e entendam imagens e vídeos digitais, imitando a percepção visual humana. Isso envolve o desenvolvimento de algoritmos e técnicas para analisar e processar imagens digitais, extrair informações delas e tomar decisões com base nessas informações. Alguns termos relacionados incluem visão de máquina, processamento de imagem, reconhecimento de padrões e inteligência artificial. Em última análise, o objetivo da visão computacional é criar máquinas que possam “ver” e interpretar o mundo visual como os humanos fazem, com aplicações que vão desde carros autônomos até diagnóstico médico e automação industrial.

||| A visão computacional teve um progresso notável na última década, com sua precisão aumentando de 50% para 99%.

O campo da visão computacional está projetado para continuar expandindo à medida que novos algoritmos e técnicas de segmentação de imagem são desenvolvidos. Um dos avanços mais promissores é o Segment Anything Model (SAM), criado pelo laboratório FAIR da Meta. O SAM tem o potencial de impactar muito a indústria ao gerar máscaras de objetos altamente detalhadas a partir de vários prompts de entrada.

O processo de segmentação envolve três etapas principais:

1. Codificação de imagem, que converte a imagem de entrada em um modelo matemático
2. Agregação de vetores, que combina os vetores codificados em vários níveis
3. Decodificação rápida de máscara, que gera uma máscara separada para cada objeto na imagem com base nos vetores codificados

A segmentação de imagem pode ser categorizada em vários tipos, como segmentação semântica, segmentação de instância e segmentação panorâmica.

Esses tipos de segmentação envolvem o uso de modelos de aprendizado profundo como Redes Neurais Recorrentes (RNNs), Redes Totalmente Conectadas (FCNs) e Redes Neurais Convolucionais (CNNs) para analisar imagens e dividi-las em vários segmentos. Esses modelos ajudam a reconhecer padrões e características nas imagens, que podem então ser usados para diferenciar entre várias regiões de uma imagem.

||| De acordo com pesquisas de mercado, o mercado global de visão computacional está projetado para atingir uma avaliação de mais de US$ 41 bilhões até 2030, destacando o vasto potencial desse campo em rápida evolução.

A maioria dos modelos de segmentação de imagem segue uma estrutura semelhante, que é uma rede codificador-decodificador. O codificador processa os dados da imagem de entrada e os transforma em uma representação matemática que pode ser facilmente manipulada. O decodificador pega os dados codificados e produz um mapa de segmentação que indica a localização e os limites de cada objeto na imagem. Essa abordagem permite que o modelo identifique diferentes objetos na imagem, mesmo que eles se sobreponham ou tenham formas complexas.

SAM é uma técnica inovadora que pode realizar tarefas de segmentação interativas e automáticas em um único modelo.

A flexibilidade da interface do SAM permite que ele lide com uma variedade de tarefas de segmentação usando um prompt apropriado, como cliques, caixas e texto. O SAM foi treinado em um vasto conjunto de dados com mais de um bilhão de máscaras, o que significa que ele pode reconhecer novos objetos e imagens que não foram incluídos no conjunto de treinamento.

Visão Computacional - Avanços e Desafios em 2023

No ano atual de 2023, alguns dos maiores desafios no campo da segmentação de imagem incluem gerenciar conjuntos de dados cada vez mais complexos, desenvolver modelos de aprendizado profundo interpretáveis, utilizar métodos de aprendizado não supervisionado, criar modelos em tempo real e eficientes em memória e superar as limitações da segmentação de nuvem de pontos 3D.

Com o desenvolvimento contínuo de algoritmos avançados e técnicas de segmentação de imagem, como o revolucionário Modelo Segment Anything (SAM), o campo da visão computacional está preparado para testemunhar um crescimento significativo nos próximos anos. Esse crescimento deve levar a modelos mais robustos e aplicações inteligentes, resultando em melhores experiências para os usuários.