图像识别需要了解的 AI 模型

图像识别已成为许多行业不可分割的一部分。这项技术的核心主要围绕更复杂的 AI 图像识别模型。此类模型使机器能够以几乎完美的准确度定位、分类和理解视觉信息。让我们深入了解将图像识别从神经网络转变为最新发展的顶级模型 – 包括 Vision Transformers。

AI 如何助力图像识别

图像识别的核心是机器能够像人类一样“看”。人工智能，尤其是深度学习，已经在这个领域取得了长足的进步。它们首先使用算法，然后开始使用允许“读取”图像并将其分解为各种特征的方法，这样就可以学习大量数据来识别模式。

深度学习是教会机器如何识别图片中的物体并对其进行分类的核心，甚至可以追踪人类容易忽略的复杂模式。人工智能的这种令人印象深刻的准确性很大程度上归功于神经网络的使用，特别是卷积神经网络 (CNN)。

卷积神经网络 (CNN)

卷积神经网络 (CNN) 是现代图像识别的基石。它们被设计用于接收网格状数据，例如图像。将图像分解成更小、更易于管理的部分（例如像素），使 CNN 能够识别出图案和边缘、颜色和形状。

层以串联方式堆叠 – 可以从卷积层开始尝试提取特征，然后是缩小维度的池化层，然后是全连接层进行分类。这种堆叠产生了 CNN，它可以表示特征的复杂程度不断增加。这就是为什么它们在面部识别、医学甚至自动驾驶汽车识别物体等应用中都很有效的原因。

得益于新的架构创新和数据增强技术，使用 CNN 进行图像分类变得更加准确且计算效率更高。AlexNet、VGGNet 和 Google 的 Inception Network 等都创下了图像识别任务的新准确率记录。

ResNet：提高深度学习准确性

如果网络太深，CNN 等深度学习模型就会出现一个严重的问题，即梯度消失。ResNet 或残差网络的发明使克服这一挑战成为可能，它建议在神经网络架构中使用跳跃连接。

ResNet 还允许网络在训练中跳过一些层，这样通过网络传输的输入信息就不会失真。这项创新使得深度网络的构建不会降低性能，从而产生更准确的模型。ResNet 能够训练超深度网络，这也是它在医疗诊断和机器人技术领域得到广泛采用的原因之一，在这些领域，微小的差异会导致巨大的差异。

YOLO：实时物体检测

图像识别领域的另一项重要创新是 YOLO 模型，它代表 You Only Look Once：旨在成为实时物体检测模型。它不像其他模型那样从第一次预测开始逐步处理图像；YOLO 的工作原理是一次性处理整幅图像，使其成为用于物体检测的最快模型之一。

YOLO 技术将图像划分为网格，并进一步预测物体周围的边界框。为这些预测分配一定的置信度分数。这允许实时检测多个物体，这使得它适合视频监控、自动驾驶和体育直播分析等。快速高效地处理此类实时数据使该模型有别于所有其他各种图像识别模型。

视觉变换器 (ViTs)：超越图像识别的边界

图像识别模型的最新创新是 Vision Transformer，它以 Transformer 架构为基础，该模型在 NLP 领域取得了巨大成功。事实证明，在与图像分类相关的任务中，仅通过 Transformer 确实有可能胜过 CNN，尤其是在训练过程中使用大型数据集时。

与其他选择性关注局部图像某些特征的 CNN 不同，ViT 在操作环境中对整个图像进行操作，并对其进行并行划分和处理。这种方法可以捕获图像中的局部和全局模式，确保成功应用于涉及复杂图片识别的任务。该模型中内置的可扩展性将使图像识别的未来随着 ViT 的强大而变得多样化。

结论

人工智能模型中的图像识别正变得越来越进步，为计算机视觉开辟了新的视野。最初，卷积神经网络做到了这一点；然后 ResNet 在准确度方面取得了突破，随后 YOLO 在时间效率方面取得了突破。好消息是，视觉变换器 (ViT) 代表着未来，未来还有更准确、更高效的解决方案在等着我们。了解这些模型将帮助您跟上快速变化的人工智能和计算机视觉领域的步伐。