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KI / Deep Learning

Deep Learning arbeitet nach dem Prinzip des „Lernens“. Nachdem die Software trainiert wurde, kann sie neue Bilder präzise den entsprechenden Kategorien zuordnen. Deep Learning wird in Situationen eingesetzt, in denen herkömmliche Bildverarbeitung nicht ausreicht. Wenn Objekte komplex sind und sich regelbasiert nicht beschreiben lassen.

Klassifikation

Bei der Klassifikation wird das gesamte Bild einer Klasse zugewiesen. Dem Netzwerk müssen hierbei die Klassen nur durch entsprechende Beispielbilder bekannt gemacht werden. Bei diesem Verfahren wird einem Bild ein zugehöriger Konfidenzwert der Klasse zugeordnet, welcher besagt, mit welcher Übereinstimmungsquote das präsentierte Bild dieser angehört.

Objektdetektion

Mithilfe der Objektdetektion können in einem Bild verschiedene trainierte Klassen erkannt und im Raum lokalisiert werden. Ein gefundenes Objekt wird einer Klasse zugeordnet und durch ein umschließendes Rechteck markiert. Das Erkennen und Unterscheiden von verschiedenen Objekten kommt auch beim Lesen von Schriften und der optischen Zeichenerkennung (OCR) zum Einsatz.

Segmentierung

Die Segmentierung kann als eine Art Verfeinerung der Objektdetektion angesehen werden. Wie eine genauere Version der Objekterkennung. Bei diesem Verfahren wird jedem einzelnen Pixel des Bildes eine Klasse zugeordnet, auch dem Hintergrund. Dadurch kann man ein gefundenes Objekt genau segmentieren.

Anomalie-Erkennung

Anomalie-Erkennung findet Abweichungen von einer guten Version. Man trainiert das System mit fehlerfreien Objekten. Das System erkennt dann Fehler (z.B. Risse, Löcher, Kratzer) im Bild als Abweichung. Vorteil: Das System lernt, Fehler zu finden, ohne sie vorher zu kennen.