25 Bilderkennungsstatistiken, um die Pixel hinter der Technologie zu enthüllen

Moderne Computer lernen ähnlich wie Menschen zu sehen, und die Bilderkennungstechnologie macht es möglich.

Das Herzstück dieser Technologie sind neuronale Netze. Es lernt aus Daten und erkennt Muster. Je mehr Daten über Objekte, Gesichter und sogar Emotionen eingegeben werden, desto besser wird es, ein Bild zu „sehen“ und zu verstehen.

Bilderkennung ist eine Teilmenge von Computer Vision und künstlicher Intelligenz (KI). Es umfasst Techniken und Algorithmen, die den Inhalt eines Bildes kennzeichnen und kategorisieren.

Im Grunde befindet sich die Technologie erst in den Anfängen, sich weiterzuentwickeln, aber viele Unternehmen haben bereits damit begonnen , Bilderkennungssoftware zu verwenden, um Modelle zu trainieren und Funktionen zur Erkennung eines Bildes in anderen Softwareplattformen hinzuzufügen. Heutzutage hilft die Bilderkennung bei der medizinischen Diagnose, beim Auffinden vermisster Menschen und sogar bei der Verwirklichung selbstfahrender Autos.

Das Potenzial des Marktes ist enorm und er expandiert kontinuierlich, um in neue Branchen vorzudringen. Lassen Sie uns diese Statistiken untersuchen und sehen, was es Neues in der Bilderkennung gibt.

Marktstatistik für Bilderkennung

Der Bilderkennungsmarkt wächst schnell und wird im Einzelhandel, im Gesundheitswesen und im Sicherheitssektor immer beliebter. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind die Haupttreiber des Marktwachstums. Basierend auf den folgenden Statistiken könnte jede Chance auf dem Bilderkennungsmarkt zwischen 2023 und 2030 vielversprechend sein.

Sehen Sie, wie die Statistiken aussehen.

• Es wird erwartet, dass der globale Bilderkennungsmarkt von 2023 bis 2030 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 10,42 % aufweisen wird.
• Es wird erwartet, dass der US-amerikanische Bilderkennungsmarkt mit einem Wert von 3,94 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 der größte sein wird.

• Die Größe des nordamerikanischen Marktes für Bilderkennung stieg im Jahr 2023 um 11,86 %.
• Der australische Bilderkennungsmarkt wird im Jahr 2023 voraussichtlich 280 Millionen US-Dollar erreichen.
• Südamerika verzeichnet im Jahr 2023 einen deutlichen Anstieg der Marktgröße um 20,26 %.
• Die globale Marktgröße für KI-Bilderkennung wurde im Jahr 2022 auf 3330,67 Millionen US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 24,91 % auf 12652,88 Millionen im Jahr 2028 wachsen.
• Der Bilderkennungsmarkt in Asien ist mit einer Größe von 2,57 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 relativ kleiner.
• Der Bilderkennungsmarkt in Mittel- und Westeuropa ist mit 1,88 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 sogar noch kleiner.
• Die erwartete CAGR des US-amerikanischen Bilderkennungsmarktes von 2023 bis 2030 beträgt 7,86 %.

Statistiken zur Bilderkennungstechnologie

Deep Learning spielt in der Bilderkennungstechnologie eine Hauptrolle. Beliebte Deep-Learning-Modelle wie You Only Look Once (YOLO) und Single-Shot Detector (SSD) verwenden Faltungsschichten, um digitale Bilder oder Fotos zu analysieren. Die Deep-Learning-Techniken und -Modelle werden sich im Jahr 2023 weiter verbessern und die Bilderkennung einfacher und genauer machen.

Darüber hinaus lesen, verarbeiten und liefern Algorithmen wie Scale-Invariant Features Transformation (SIFT), Speeded Robust Features (SURF) und Principal Component Analysis (PCA) Bilderkennungsmodelle.

Das technologische Ökosystem rund um die Bilderkennung verändert sich rasant. Diese Statistiken informieren Sie über die neuesten technischen Entwicklungen.

• Das Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT hat einen Masked Generative Encoder (MAGE) entwickelt, um auf die fehlenden Teile eines Bildes zu schließen. Es erreichte eine Genauigkeit von 80,9 % bei der linearen Sondierung und identifizierte Bilder in 71,9 % der Fälle korrekt, wenn zehn beschriftete Beispiele aus jeder Klasse gegeben wurden.
• Object365, ein umfangreicher Objekterkennungsdatensatz, wurde mit über 600.000 Bildern trainiert.

1.000 Bilder

jeder Klasse werden benötigt, um Systeme zum Erkennen und Erkennen von Bildern und Objekten zu trainieren.

Quelle: IBM

• 1 bis 2 Megapixel sind ideal, wenn Bilder keine feinen Details zur Objekterkennung benötigen. Wenn Bilder feine Details erfordern, werden sie in Bilder mit jeweils 1–2 Megapixeln unterteilt.
• Große und leistungsstarke Bilderkennungssysteme können 1000 Bilder pro Sekunde (FPS) verarbeiten. Im Gegensatz dazu verarbeiten gängige Bilderkennungssysteme mit 100 FPS.
• Der größte öffentlich verfügbare Datensatz zum Training von Bilderkennungsmodellen ist IMDB-Wiki mit über 500.000 Bildern menschlicher Gesichter.
• Der Berkeley Deep Drive (BDD110K) ist der größte abwechslungsreiche Fahrvideodatensatz. Es verfügt über über 100.000 annotierte Videos für Wahrnehmungsaufgaben beim autonomen Fahren.
• Die Bilderkennung besteht aus drei Ebenen – Eingabe, Ausblendung und Ausgabe. Die Eingabeschicht fängt das Signal ein, die verborgene Schicht verarbeitet es und die Ausgabeschicht entscheidet, was es ist.
• Ein Farbbild hat eine Bittiefe von 8 bis 24 oder höher. In einem 24-Bit-Bild gibt es drei Gruppierungen: 8 für Rot, 8 für Grün und 8 für Blau. Die Kombination dieser Bits repräsentiert andere Farben.
• 4 Statistiken erster Ordnung (Mittelwert, Varianz, Schiefe und Kurtosis) und 5 Statistiken zweiter Ordnung (Winkelmoment, Kontrast, Korrelation, Homogenität und Entropie) repräsentieren die Textmerkmale eines Bildes.

Genauigkeitsstatistik des Bilderkennungssystems

Mit Convolutional Neural Networks (CNN) hat sich die Genauigkeit der Bilderkennung erhöht. Dennoch können Herausforderungen wie Verformung, Variation von Objekten innerhalb derselben Klasse und Okklusion die Genauigkeit des Systems beeinträchtigen. (Okklusion tritt auf, wenn ein Objekt einen Teil eines anderen Objekts im Bild verdeckt.)

Trotz dieser potenziellen Nachteile weisen Bilderkennungssysteme ein unglaublich hohes Maß an Sicherheit auf. Erkunden Sie diese Statistiken, um zu verstehen, welche Genauigkeit Sie von einer Bilderkennungssoftware erwarten können und wie groß das Fehlerpotenzial ist.

• Die durchschnittliche Fehlerquote über alle Datensätze bei der Bilderkennung beträgt 3,4 %.
• Die Top-5-Fehlerrate bei der Bilderkennung bezieht sich auf den Prozentsatz der Fälle, in denen eine Zielbezeichnung nicht unter den fünf Vorhersagen mit der höchsten Wahrscheinlichkeit erscheint. Viele Techniken können nicht unter 25 % kommen.

• Die ungefähre Genauigkeit von Bilderkennungstools liegt bei 95 %. Dies ist auf die Entwicklung von CNN und anderen merkmalsbasierten tiefen neuronalen Netzen zurückzuführen.
• YOLOv7 ist das effizienteste und genaueste Echtzeit-Objekterkennungsmodell für Computer-Vision-Aufgaben.

Von Pixeln zu Mustern

Die obigen Statistiken zeigen deutlich, dass sich der Bilderkennungsmarkt von 2023 bis 2030 auf Wachstumskurs befindet. Die Technologie entwickelt sich weiter und erhöht ihre Genauigkeit durch neue Updates und Weiterentwicklungen. Das Wachstum beschränkt sich jedoch nicht nur auf die Bilderkennung. Der gesamte Bereich der Computer Vision nimmt an Marktgröße und Akzeptanz zu. Da der Marktwert steigt, werden Unternehmen profitieren, die einen Platz im Bilderkennungssektor finden.

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