25 статистических данных по распознаванию изображений, которые раскроют пиксели, стоящие за технологией

Современные компьютеры учатся видеть так же, как люди, и технология распознавания изображений делает это возможным.

Нейронные сети лежат в основе этой технологии. Он учится на данных и распознает закономерности. По мере того, как вы вводите больше данных об объектах, лицах и даже эмоциях, он становится лучше «видеть» и понимать изображение.

Распознавание изображений — это разновидность компьютерного зрения и искусственного интеллекта (ИИ). Он включает в себя методы и алгоритмы, которые маркируют и классифицируют содержимое изображения.

В своей основе эта технология только начинает развиваться, но многие организации уже начали использовать программное обеспечение для распознавания изображений для обучения моделей и добавления возможностей распознавания изображений на других программных платформах. В настоящее время распознавание изображений помогает в медицинской диагностике, поиске потерявшихся людей и даже в создании беспилотных автомобилей.

Потенциал рынка огромен, и он постоянно расширяется, осваивая новые отрасли. Давайте изучим эту статистику и посмотрим, что нового в распознавании изображений.

Статистика рынка распознавания изображений

Рынок распознавания изображений быстро растет и становится популярным в секторах розничной торговли, здравоохранения и безопасности. Искусственный интеллект и машинное обучение являются основными драйверами роста рынка. Судя по приведенной ниже статистике, любая возможность на рынке распознавания изображений может быть многообещающей в период с 2023 по 2030 год.

Посмотрите, как выглядит статистика.

• Ожидается, что глобальный рынок распознавания изображений покажет совокупный годовой темп роста (CAGR) в размере 10,42% в период с 2023 по 2030 год.
• Ожидается, что объем рынка распознавания изображений в США будет самым большим и в 2023 году составит 3,94 миллиарда долларов.

• Объем рынка распознавания изображений в Северной Америке вырос на 11,86% в 2023 году.
• По прогнозам, в 2023 году австралийский рынок распознавания изображений достигнет 280 миллионов долларов.
• Южная Америка демонстрирует значительный рост размера рынка на 20,26% в 2023 году.
• Объем мирового рынка распознавания изображений с помощью ИИ в 2022 году оценивался в 3330,67 млн ​​долларов США, и ожидается, что среднегодовой темп роста составит 24,91% и достигнет 12652,88 млн долларов США в 2028 году.
• Рынок распознавания изображений в Азии относительно меньше: в 2023 году его размер составит 2,57 миллиарда долларов.
• Объем рынка распознавания изображений в Центральной и Западной Европе будет еще меньше и составит 1,88 миллиарда долларов в 2023 году.
• Ожидаемый среднегодовой темп роста рынка распознавания изображений в США с 2023 по 2030 год составит 7,86%.

Статистика технологий распознавания изображений

Глубокое обучение играет главную роль в технологии распознавания изображений. Популярные модели глубокого обучения, такие как You Only Look Once (YOLO) и Single-Shot Detector (SSD), используют слои свертки для анализа цифровых изображений или фотографий. Методы и модели глубокого обучения продолжат совершенствоваться в 2023 году, делая распознавание изображений более простым и точным.

Кроме того, такие алгоритмы, как преобразование масштабно-инвариантных функций (SIFT), ускоренные надежные функции (SURF) и анализ главных компонентов (PCA), считывают, обрабатывают и доставляют модели распознавания изображений.

Технологическая экосистема, связанная с распознаванием изображений, быстро меняется. Эта статистика расскажет вам о последних технических новинках.

• Лаборатория компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института (CSAIL) разработала маскированный генеративный кодировщик (MAGE), позволяющий определять недостающие части изображения. Он достиг точности 80,9% при линейном зондировании и правильно идентифицировал изображения в 71,9% случаев при наличии десяти помеченных примеров из каждого класса.
• Object365, крупномасштабный набор данных для обнаружения объектов, был обучен на более чем 600 000 изображений.

1000 изображений

каждого класса необходимы для обучения систем обнаружению и распознаванию изображений и объектов.

Источник: IBM

• Разрешение от 1 до 2 мегапикселей идеально подходит, когда изображения не требуют мелких деталей для обнаружения объектов. Если изображения требуют мелкой детализации, они делятся на изображения по 1–2 мегапикселя каждое.
• Большие и мощные системы распознавания изображений могут обрабатывать 1000 кадров в секунду (FPS). И наоборот, обычные системы распознавания изображений обрабатывают данные со скоростью 100 кадров в секунду.
• Крупнейшим общедоступным набором данных для обучения моделей распознавания изображений является IMDB-Wiki, содержащий более 500 000 изображений человеческих лиц.
• Berkeley Deep Drive (BDD110K) — это самый большой разнообразный набор видеоданных о вождении. Он содержит более 100 000 видеороликов с аннотациями для задач восприятия при автономном вождении.
• Распознавание изображений состоит из трех слоев – входного, скрытого и выходного. Входной уровень улавливает сигнал, скрытый слой обрабатывает его, а выходной уровень решает, что это такое.
• Цветное изображение имеет разрядность от 8 до 24 или выше. В 24-битном изображении имеется три группы: 8 для красного, 8 для зеленого и 8 для синего. Комбинация этих битов представляет другие цвета.
• 4 статистики первого порядка (среднее значение, дисперсия, асимметрия и эксцесс) и 5 ​​статистик второго порядка (угловой второй момент, контраст, корреляция, однородность и энтропия) представляют собой текстовые особенности изображения.

Статистика точности системы распознавания изображений

Благодаря сверточным нейронным сетям (CNN) повысился уровень точности распознавания изображений. Тем не менее, такие проблемы, как деформация, изменение объектов одного класса и окклюзия, могут повлиять на точность системы. (Окклюзия возникает, когда объект скрывает часть другого объекта на изображении.)

Несмотря на эти потенциальные неудачи, системы распознавания изображений демонстрируют невероятно высокий уровень достоверности. Изучите эту статистику, чтобы понять, какой точности можно ожидать от программного обеспечения для распознавания изображений и насколько велика вероятность ошибки.

• Средняя частота ошибок по всем наборам данных при распознавании изображений составляет 3,4%.
• Топ-5 ошибок при распознавании изображений представляет собой процент случаев, когда целевая метка не появляется среди пяти прогнозов с наибольшей вероятностью. Многие методы не могут опускаться ниже 25%.

• Примерный уровень точности средств распознавания изображений составляет 95%. Это связано с развитием CNN и других глубоких нейронных сетей, основанных на функциях.
• YOLOv7 — это наиболее эффективная и точная модель обнаружения объектов в реальном времени для задач компьютерного зрения.

От пикселей к узорам

Приведенная выше статистика ясно показывает, что рынок распознавания изображений находится на траектории роста с 2023 по 2030 год. Технология развивается и повышает свою точность благодаря новым обновлениям и достижениям. Но рост не ограничивается распознаванием изображений. Вся область компьютерного зрения расширяется по размеру рынка и распространению. По мере роста рыночной стоимости компании, которые найдут свое место в секторе распознавания изображений, выиграют.

Узнайте больше о компьютерном зрении и поймите, как машины интерпретируют визуальный мир.