objektsigenkänning

Objektsigenkänning är en teknik inom datorseende som syftar till att identifiera vilka objekt som finns i en bild eller video samt att lokalisera dem i rummet. Målet är oftast att tilldela varje objekt en kategori och en position, ofta i form av bounding boxes eller pixelnivåmasker. Denna process används i allt från stillbildsanalys till flerdimensionell visionssensorer i realtid.

Inom området skiljer man mellan flera relaterade uppgifter. Klassificering avgör bildens övergripande innehåll utan att ange objektens plats. Detektion hittar och klassificerar flera objekt samtidigt och ger deras positioner. Segmentering går längre och producerar exakta maskor som avgränsar varje objekt på pixelnivå, medan spatiotemporal igenkänning hanterar rörelse och förändringar över tid i video.

Metoderna har utvecklats från traditionella datorseende tekniker med funktioner som SIFT och HOG till moderna djupa neurala nätverk. Arkitekturer som R-CNN, Faster R-CNN, YOLO och SSD används för effektiv objektdetektion medan segmentering kräver modeller som Mask R-CNN. Träning kräver omfattande märkt data och ofta transfer learning för att anpassa modeller till nya domäner.

Vanliga datamängder inkluderar COCO, PASCAL VOC och ImageNet. Utvärdering mäts MED hjälp av mAP (mean average precision), IoU ( Intersection over Union) och precision/recall. Tillämpningar sträcker sig över övervakning, fordonsseende, industriell automation, medicinsk bildanalys och robotik samt augmented reality.

Utmaningar omfattar variationer i belysning och vy, occlusion, realtidsbehov, datasetbias och säkerhet. Utvecklingen fortsätter mot mer robusta och transparenta system som kan generalisera bättre över olika miljöer.