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InVideo AI技术浅析（三）：计算机视觉

🕗 发布于 2025-01-19 06:47 人工智能  计算机视觉  AIGC  

一、图像识别与分类

1. 工作原理

图像识别与分类是计算机视觉的基础任务，旨在将输入的图像自动分配到预定义的类别中。InVideo AI 使用卷积神经网络（CNN）来实现这一功能。CNN 通过多层卷积和池化操作，自动提取图像的特征，并使用全连接层进行分类。

2. 关键技术模型

卷积神经网络（CNN）

CNN 的基本结构包括以下几个部分：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：

    • 功能：通过卷积操作提取图像的局部特征。
    • 公式：

      其中，\textrm{Output}_{i,j,k}​ 是输出特征图在位置 \left ( i,j \right ) 和通道 k 的值，\textrm{Input}_{i+m,j+n,k} 是输入特征图在位置(i+m,j+n) 和通道 k 的值，\textrm{Filter}_{m,n,k}​ 是卷积核在位置 (m,n) 和通道 k 的值，b_{k}​ 是偏置项，\sigma 是激活函数（如 ReLU）。

  • 池化层（Pooling Layer）：

    • 功能：通过下采样操作减少特征图的尺寸，降低计算复杂度，同时保留主要特征。
    • 公式（以最大池化为例）：

      其中，S 是池化窗口的大小。

  • 全连接层（Fully Connected Layer）：

    • 功能：将特征图展平并连接到一个全连接层，用于分类。
    • 公式：

      其中，W 是权重矩阵，b 是偏置向量，\sigma 是激活函数。

  • 激活函数（Activation Function）：

    • 常用函数：ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh 等。
    • ReLU 公式：

3. 具体实现过程

1.预处理：

  • 步骤：对输入图像进行归一化（将像素值缩放到 [0,1] 或 [-1,1] 范围）、裁剪（调整图像大小到固定尺寸）、数据增强（随机旋转、翻转、缩放等）。
  • 目的：提高模型的泛化能力和鲁棒性。

2.特征提取：

  • 步骤：使用多层卷积层和池化层提取图像的特征。
  • 过程：
    • 第一层卷积：输入图像通过多个卷积核，生成多个特征图。
    • 第一层池化：对特征图进行下采样，保留主要特征。
    • 重复卷积和池化：重复多层卷积和池化操作，提取更高级别的特征。
    • 全连接层：将最后层的特征图展平，连接到一个或多个全连接层。

3.分类：

  • 步骤：使用全连接层和 softmax 函数将特征映射到预定义的类别上。
  • 公式：

    其中，z_{i} 是第 i 个类别的得分，C 是类别总数。

4.训练：

  • 步骤：使用反向传播算法和优化器（如 Adam、SGD）训练模型，更新模型参数。
  • 损失函数（交叉熵损失）：

    其中，y_{i} 是真实标签，\hat{y}_{i} 是预测概率。

二、目标检测与分割

1. 工作原理

目标检测与分割是计算机视觉中的高级任务，旨在识别图像中的对象并确定其位置和边界。InVideo AI 使用 Mask R-CNN 和 YOLO 等模型来实现这一功能。

2. 关键技术模型

Mask R-CNN

Mask R-CNN 是一种用于目标检测和实例分割的模型，其基本结构包括以下几个部分：

  • 区域提议网络（RPN）：

    • 功能：生成可能包含目标的候选区域。
    • 公式：

  • ROI Align：

    • 功能：对候选区域进行池化操作，提取固定大小的特征图。
    • 公式：

  • 分类与边界框回归：

    • 功能：对每个候选区域进行分类，并回归其边界框坐标。
    • 公式：

  • 掩码预测：

    • 功能：对每个目标生成一个二进制掩码，精确分割目标的边界。
    • 公式：

YOLO（You Only Look Once）

YOLO 是一种实时目标检测模型，其基本思想是将图像划分为多个网格单元，每个网格单元负责预测目标的位置和类别。

  • 公式：

3. 具体实现过程

Mask R-CNN

1.预处理：对输入图像进行归一化、裁剪等预处理操作。

2.区域提议：使用 RPN 生成候选区域。

3.特征提取：使用 CNN 提取图像的特征。

4.ROI Align：对候选区域进行池化操作，提取固定大小的特征图。

5.分类与边界框回归：对每个候选区域进行分类，并回归其边界框坐标。

6.掩码预测：对每个目标生成一个二进制掩码，精确分割目标的边界。

YOLO

1.预处理：对输入图像进行归一化、裁剪等预处理操作。

2.网格划分：将图像划分为 S×SS×S 个网格单元。

3.预测：每个网格单元预测 BB 个边界框，每个边界框包含目标的位置、置信度和类别概率。

4.非极大值抑制（NMS）：去除冗余的边界框，保留最有可能的预测结果。

三、视觉特效生成

1. 工作原理

视觉特效生成是计算机视觉中的高级应用，旨在通过算法生成高质量的视觉特效，如风格迁移、图像增强等。InVideo AI 使用生成对抗网络（GAN）来实现这一功能。

2. 关键技术模型

生成对抗网络（GAN）

GAN 由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个网络组成。生成器负责生成逼真的图像，判别器负责区分生成的图像和真实的图像。

  • 生成器：

    • 公式：

      其中，z 是随机噪声向量，G(z) 是生成的图像。

  • 判别器：

    • 公式：

      其中，x 是输入图像，D(x) 是判别器输出的概率值，表示图像是真实的概率。

  • 损失函数：

    • 公式：

      其中，p_{data}\left ( x \right ) 是真实数据的分布，p_{z}\left ( z \right ) 是随机噪声的分布。

CycleGAN

CycleGAN 是一种用于图像到图像翻译的模型，其基本思想是通过循环一致性损失实现无监督的图像翻译。

  • 公式：

    其中，G 和 F 是两个生成器，x 和 y 分别是源域和目标域的图像。
3. 具体实现过程

CycleGAN

1.预处理：对输入图像进行归一化、裁剪等预处理操作。

2.生成器训练：使用生成器将源域图像转换为目标域图像。

3.判别器训练：使用判别器区分生成的图像和真实的图像。

4.循环一致性损失：确保源域图像和生成的目标域图像之间的一致性。

5.训练：使用反向传播算法和优化器（如 Adam）训练模型，更新生成器和判别器的参数。


原文地址：https://blog.csdn.net/m0_75253143/article/details/145231376

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