Teknolojinin Arkasındaki Pikselleri Ortaya Çıkaracak 25 Görüntü Tanıma İstatistikleri

Modern bilgisayarlar, insanların yaptığı gibi görmeyi öğreniyor ve görüntü tanıma teknolojisi bunu mümkün kılıyor.

Sinir ağları bu teknolojinin kalbinde yer almaktadır. Verilerden öğrenir ve kalıpları tanır. Nesneler, yüzler ve hatta duygular hakkında daha fazla veri sağladıkça, bir görüntüyü "görme" ve anlama konusunda daha iyi hale gelir.

Görüntü tanıma, bilgisayarlı görme ve yapay zekanın (AI) bir alt kümesidir. Bir görüntünün içeriğini etiketleyen ve kategorilere ayıran teknikleri ve algoritmaları içerir.

Temelinde teknoloji henüz gelişmeye başlıyor ancak birçok kuruluş, modelleri eğitmek ve diğer yazılım platformlarındaki bir görüntüyü tanımaya yönelik yetenekler eklemek için zaten görüntü tanıma yazılımını kullanmaya başladı. Günümüzde görüntü tanıma, tıbbi teşhise, kayıp insanların bulunmasına ve hatta sürücüsüz arabaların gerçeğe dönüştürülmesine yardımcı oluyor.

Pazarın potansiyeli çok büyüktür ve yeni sektörlere girmek için sürekli olarak genişlemektedir. Bu istatistikleri inceleyelim ve görüntü tanımadaki yenilikleri görelim.

Görüntü tanıma pazar istatistikleri

Görüntü tanıma pazarı hızla büyüyor ve perakende, sağlık ve güvenlik sektörlerinde popüler hale geliyor. Yapay zeka ve makine öğrenimi pazar büyümesinin temel itici güçleridir. Aşağıdaki istatistiklere göre, görüntü tanıma pazarındaki herhangi bir fırsat 2023 ile 2030 arasında umut verici olabilir.

İstatistiklerin neye benzediğini görün.

• Küresel görüntü tanıma pazarının 2023'ten 2030'a kadar %10,42'lik bir bileşik yıllık büyüme oranı (CAGR) göstermesi bekleniyor.
• ABD görüntü tanıma pazarının 2023 yılında 3,94 milyar dolar değerinde en büyük pazar büyüklüğüne ulaşması bekleniyor.

• Kuzey Amerika görüntü tanıma pazar büyüklüğü 2023 yılında %11,86 arttı.
• Avustralya'nın görüntü tanıma pazarının 2023'te 280 milyon dolara ulaşacağı tahmin ediliyor.
• Güney Amerika, 2023 yılında pazar büyüklüğünde %20,26 gibi önemli bir artış gösteriyor.
• Küresel AI görüntü tanıma pazarının büyüklüğü 2022'de 3330,67 milyon ABD doları olarak gerçekleşti ve 2028'de %24,91'lik bir Bileşik Büyüme Oranıyla 12652,88 milyona ulaşması bekleniyor.
• Asya'daki görüntü tanıma pazarı, 2023'te 2,57 milyar dolar büyüklüğünde olacak ve nispeten daha küçük olacak.
• Orta ve Batı Avrupa'nın görüntü tanıma pazar büyüklüğü 2023'te 1,88 milyar dolar ile daha da küçük olacak.
• ABD görüntü tanıma pazarının 2023'ten 2030'a kadar beklenen yıllık bileşik büyüme oranı %7,86'dır.

Görüntü tanıma teknolojisi istatistikleri

Derin öğrenme, görüntü tanıma teknolojisinde başrol oynuyor. Yalnızca Bir Kez Bakarsınız (YOLO) ve Tek Çekim Dedektörü (SSD) gibi popüler derin öğrenme modelleri, dijital görüntüleri veya fotoğrafları ayrıştırmak için evrişim katmanlarını kullanır. Derin öğrenme teknikleri ve modelleri 2023'te gelişmeye devam ederek görüntü tanımayı daha basit ve daha doğru hale getirecek.

Ayrıca, ölçekle değişmeyen özellikler dönüşümü (SIFT), hızlandırılmış sağlam özellikler (SURF) ve temel bileşen analizi (PCA) görüntü tanıma modelleri gibi algoritmalar okur, işler ve sunar.

Görüntü tanımayı çevreleyen teknolojik ekosistem hızla değişiyor. Bu istatistikler sizi teknoloji tarafındaki en son gelişmeler konusunda güncelleyecektir.

• MIT'nin Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı (CSAIL), bir görüntünün eksik kısımlarını çıkarmak için bir Maskeli Üretken Kodlayıcı (MAGE) geliştirdi. Her sınıftan on etiketli örnek verildiğinde doğrusal problamada %80,9 doğruluk elde etti ve vakaların %71,9'unda görüntüleri doğru şekilde tanımladı.
• Büyük ölçekli bir nesne algılama veri kümesi olan Object365, 600.000'den fazla görüntüyle eğitilmiştir.

1.000 görsel

Görüntüleri ve nesneleri algılayacak ve tanıyacak sistemleri eğitmek için her sınıfın eğitimine ihtiyaç vardır.

Kaynak: IBM

• Görüntülerin nesne tespiti için ince ayrıntılara ihtiyaç duymadığı durumlarda 1 ila 2 megapiksel idealdir. Görüntüler ince ayrıntılar gerektiriyorsa, her biri 1-2 megapiksellik görüntülere bölünür.
• Büyük ve güçlü görüntü tanıma sistemleri saniyede 1000 kareyi (FPS) işleyebilir. Bunun tersine, yaygın görüntü tanıma sistemleri 100 FPS'de işlem yapar.
• Görüntü tanıma modellerinin eğitimi için halka açık en büyük veri kümesi, 500.000'den fazla insan yüzü görüntüsü içeren IMDB-Wiki'dir.
• Berkeley Deep Drive (BDD110K), en geniş çeşitlilikteki sürüş video veri kümesidir. Otonom sürüşteki algı görevleri için açıklamalı 100.000'den fazla videoya sahiptir.
• Görüntü tanıma üç katmandan oluşur; giriş, gizli ve çıkış. Giriş katmanı sinyali yakalar, gizli katman onu işler ve çıkış katmanı bunun ne olduğuna karar verir.
• Renkli bir görüntünün 8 ila 24 veya daha yüksek bir bit derinliği vardır. 24 bitlik bir görüntüde üç gruplama vardır: kırmızı için 8, yeşil için 8 ve mavi için 8. Bu bitlerin birleşimi diğer renkleri temsil eder.
• 4 birinci derece (ortalama, varyans, çarpıklık ve basıklık) ve 5 ikinci derece istatistik (açısal ikinci moment, kontrast, korelasyon, homojenlik ve entropi) bir görüntünün metinsel özelliklerini temsil eder.

Görüntü tanıma sistemi doğruluk istatistikleri

Evrişimli sinir ağları (CNN) ile görüntü tanımanın doğruluk düzeyi arttı. Yine de deformasyon, aynı sınıftaki nesnelerin çeşitliliği ve kapanma gibi zorluklar sistemin doğruluğunu etkileyebilir. (Kapanma, bir nesne görüntüdeki farklı bir nesnenin bir bölümünü gizlediğinde meydana gelir.)

Bu potansiyel aksaklıklara rağmen, görüntü tanıma sistemleri inanılmaz derecede yüksek düzeyde kesinlik sergiliyor. Bir görüntü tanıma yazılımından ne kadar doğruluk bekleyebileceğinizi ve hata payının ne kadar büyük olduğunu anlamak için bu istatistikleri inceleyin.

• Görüntü tanımada tüm veri kümelerindeki ortalama hata oranı %3,4'tür.
• Görüntü tanımadaki ilk 5 hata oranı, bir hedef etiketinin en yüksek olasılıklı beş tahmin arasında görünmeme yüzdesini ifade eder. Pek çok teknik %25'in altına inemez.

• Görüntü tanıma araçlarının yaklaşık doğruluk düzeyi %95'tir. Bunun nedeni CNN ve diğer özellik tabanlı derin sinir ağlarının geliştirilmesidir.
• YOLOv7, bilgisayarlı görme görevleri için en etkili, doğru, gerçek zamanlı nesne algılama modelidir.

Piksellerden desenlere

Yukarıdaki istatistikler, görüntü tanıma pazarının 2023'ten 2030'a kadar bir büyüme yörüngesinde olduğunu açıkça göstermektedir. Teknoloji gelişiyor ve yeni güncellemeler ve ilerlemelerle doğruluğunu artırıyor. Ancak bu büyüme yalnızca görüntü tanımayla sınırlı değil. Bilgisayarla görme alanının tamamı pazar büyüklüğü ve benimsenme açısından genişliyor. Piyasa değeri arttıkça imaj tanıma sektöründe yer bulan işletmeler bundan faydalanacaktır.

Bilgisayarlı görme hakkında daha fazla bilgi edinin ve makinelerin görsel dünyayı nasıl yorumladığını anlayın.