Classificazione delle immagini

Classificazione delle immagini

Definizione

La classificazione delle immagini consiste nell'assegnare etichette a un'immagine nel suo complesso, come "gatto", "auto" o "tumore". È uno dei problemi principali della visione artificiale.

Missione

Lo scopo è automatizzare il riconoscimento di oggetti o categorie nelle immagini a scopo di ricerca, analisi o processo decisionale.

Importanza

  • Compito fondamentale nella visione artificiale.
  • Utilizzato nel settore sanitario, nella vendita al dettaglio e nel monitoraggio della sicurezza.
  • Limitato nel catturare più oggetti in una singola immagine.
  • Correlato al rilevamento e alla segmentazione degli oggetti.

Come funziona

  1. Raccogli ed etichetta un set di dati di immagini.
  2. Estrarre le caratteristiche (tradizionalmente) o utilizzare le CNN per la rappresentazione.
  3. Addestrare i classificatori su esempi etichettati.
  4. Valutare sulla base di dati di test non visti.
  5. Distribuisci per classificare nuove immagini in contesti reali.

Esempi (mondo reale)

  • ImageNet Challenge: punto di riferimento per la ricerca sulla classificazione delle immagini.
  • Google Foto: classifica le immagini per la ricerca e l'organizzazione.
  • Intelligenza artificiale medica: classifica le radiografie in categorie come "normale" o "malattia".

Riferimenti / Ulteriori letture

  • Krizhevsky et al. “Classificazione ImageNet con reti neurali convoluzionali profonde”. NeurIPS 2012.
  • Corso Stanford CS231n sulle reti neurali concatenate.
  • Transazioni IEEE sull'analisi dei pattern e l'intelligenza artificiale.

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