В заключение, обнаружение объектов представляет собой многоаспектную задачу, в которой современные технологии открывают новые горизонты для поиска решений. Независимо от того, выберете ли вы классические алгоритмы или современные нейросетевые методы, всегда найдутся пути для оптимизации. В следующей главе мы подробнее обсудим особенности алгоритмов YOLO и их практическое применение в реальных сценариях.
История развития технологий компьютерного зрения
История технологий компьютерного зрения начинается с фундаментальной теории и ранних исследований, которые стали основой для современных алгоритмов и методов. Примерно с конца 1960-х годов, когда компьютерное зрение начало активно развиваться, ученые начали разрабатывать алгоритмы, способные обрабатывать и интерпретировать изображения. Первым значимым достижением стало создание алгоритмов для обработки изображений, таких как алгоритмы для обнаружения краев, основанные на операторах Собела и Канни. Эти методы помогли сделать первые шаги в распознавании форм, предоставляя базовые инструменты для дальнейших исследований. Изначально технологии компьютерного зрения были «слабыми» – мощности тогдашних машин не хватало для эффективной обработки изображений в реальном времени.
С увеличением вычислительных мощностей в 1980-х годах ключевые разработки, такие как нейронные сети, начали находить применение в компьютерном зрении. В этот период исследователи стали изучать использование многоуровневых нейронных сетей для распознавания объектов. Однако интерес к ним значительно возрос только с появлением метода «обучения с подкреплением» и более совершенных алгоритмов оптимизации. Примером являются работы по обучению многослойных перцептронов, что стало началом эволюции глубокого обучения.
Революция в области компьютерного зрения произошла в 2012 году, когда команда университета Торонто под руководством Йошуа Бенгио представила алгоритм на основе глубокого обучения, который продемонстрировал потрясающие результаты на конкурсе ImageNet. Их сеть AlexNet применила такие техники, как дропаут и нормализация пакетов, что значительно повысило точность распознавания. Этот прорыв стал стартом бурного развития технологий глубокого обучения и компьютерного зрения. Алгоритмы начали активно использоваться в различных приложениях – от автономных автомобилей до медицинской диагностики.