就跟LLM训练的时候训练数据集很重要一样，图像模型的训练也需要高质量的图片素材，同时模型训练结束之后如何对模型产出的图片进行评价也是一个重要的内容，这些都需要一些图像识别的项目来完成比如图像标记、图像分割。这个篇文章就对图像识别的分类、历史和工作原理都做了详细的介绍，感兴趣可以看看。
在人工智能的世界里，图像识别功能好比是为机器打开一扇窗，让它们能像人类一样看到并理解视觉信息。在这份指南中，我们不仅会探索图像识别的工作原理，还会简要回顾其历史发展，并且介绍一些实际应用案例：
关键术语解读
在图像识别这一领域，有许多经常被混淆或错误交替使用的术语。为了让这个话题更加清晰，下面是一个简明的指南，它会解释这些关键术语，并明确指出它们之间的不同点：
计算机视觉、图像识别和视觉识别
计算机视觉（CV）、图像识别和视觉识别这些术语经常被混淆，其实它们各有不同。我们将计算机视觉视为人工智能的一个重要分支，它的核心在于让计算机能识别和理解视觉输入的信息，并据此采取相应行动。在计算机视觉领域，有多种任务涉及如何处理图像并提取信息，包括以下几种：
- 图像分类（Image Classification）：将一张图像归类到预设的类别中。
- 图像关键词标记（Image Keywording或Image Tagging）：给图像分配关键词或标签。
- 物体检测（Object Detection）：在照片、视频或图像中识别特定物体，并用边界框（一个准确标记物体轮廓的矩形框）进行标记。
- 光学字符识别（OCR）：识别图像中的文字和数字，并将它们转换成机器可读的文本。
- 图像分割（Image Segmentation）：将一张图像分割成若干小块（分段），以更细致地理解图像。这个过程会产生一个图像掩膜，标示出每一个识别类别的具体边界和形状。
- 物体跟踪（Object Tracking）：追踪视频中移动物体的位置变化。
因此，图像识别（IR）是计算机视觉（CV）的一个重要应用领域，它可以根据不同的需求执行各种任务。而视觉识别则是图像识别的扩展，它不仅包含图像数据，还涉及视频和实时流媒体等更广泛的视觉数据类型。
在科学论文中，你更常见到的是“计算机视觉”这一术语，它在开发者社群中也更受欢迎。另一方面，图像识别则在商业和实际应用领域占据了一席之地。通过比较计算机视觉和图像识别的搜索结果量，我们可以看到这种趋势。不过，还是值得一提的是，这些术语有时候会被交替使用。
图像识别的简要历史
在20世纪50年代末期，神经生理学家Hubel和Wiesel通过对猫的实验，为我们理解视觉处理和图像识别打下了基础。这项实验意外发现了“简单细胞”——这种神经元对不同方向的边缘有反应。这些后来在取向柱中被识别的简单细胞，对计算机视觉算法产生了深远的影响。它们强调了图像识别的起点是处理简单的形状，比如直线边缘。
与此同时，第一代计算机图像扫描技术也应运而生，它使得计算机得以数字化并捕捉图像，这在图像识别的发展历史上是一个重要的里程碑。
在20世纪60年代，人工智能作为一个新兴的学术领域，开始着手解决人类视觉问题，这标志着对复杂视觉识别任务的探索开始。
到了1974年，光学字符识别（OCR）和更高级的智能字符识别（ICR）技术相继出现，之后不久ABBYY公司就开发了OCR应用程序FineReader。
进入20世纪80年代，科学家们开始引入算法，使机器能够识别边缘、角落、曲线等基本形状，这对后续的图像处理技术产生了深远影响。
到了21世纪初，研究重心转向了物体识别领域。到了2001年，第一个实时面部识别应用程序问世。同时，2000年代也见证了视觉数据集标记和注释的标准化过程，这对提高图像识别技术的准确性和效率起到了关键作用。
2010年，具有里程碑意义的ImageNet数据集面世。由Olga Russakovsky、Jia Deng等研究人员领导的ImageNet项目，汇集了数以百万计的手工标注图像，涵盖了一千个不同的物体类别。ImageNet不仅为当今的模型提供了坚实的基础，更重要的是，它使得我们能够在更广泛的物体类别上比较图像识别技术的进展，并在计算机视觉领域推动了大规模图像索引、检索和注释的发展。
而在2012年，多伦多大学的研究团队开发出了AlexNet模型，这个模型显著降低了图像识别的错误率，为图像识别技术的进步做出了重大贡献。
随着技术的进步，谷歌做出的最引人注目的举措之一是收购了reCAPTCHA技术。reCAPTCHA主要用于区分人类用户和自动化程序访问网站，谷歌通过这项技术显著提高了其光学字符识别（OCR）算法和AI训练方法。谷歌利用基于图像和文本的CAPTCHA（全自动公开图灵测试，用于区分计算机和人类）积累了大量有标注的样本数据集。每次用户在访问网站时解决一个CAPTCHA，实际上就是在为谷歌的数据集标注图像或文本。
这个数据集使得谷歌能够通过监督式机器学习训练其AI，即AI通过大量的已分类示例进行学习。如此一来，每个谷歌用户都在为发展更智能、更强大的人工智能作出贡献，尤其是在计算机视觉这一领域。
图像识别的工作原理
在探讨图像识别技术时，我们需要明白，该领域有多种不同的方法。其中，最为常见的是卷积神经网络（CNN）——这是一种采用了卷积操作的神经网络架构。CNN不仅被广泛应用于如AlexNet这样的著名项目中，也是我们项目中使用的图像识别算法之一。
首先，图像是由众多“像素”构成的，每个像素都通过一个数字或一组数字来表示，其中包含了关于该像素颜色的信息。
简单来说，在卷积神经网络（CNN）能够识别出物体及其关系、图案和整体图像结构之前，它们必须经过一段训练过程。在这个过程中，CNN会接触到大量的有标注的图像数据集。通过这些数据，CNN学会了将特定的图案和特征与相应的物体标签相匹配，比如将某种图像模式识别为“狗”或“鼠”。这种训练使得CNN能够准确地识别和分类图像中的不同元素。
一经训练，CNN便能将输入的图像转化为内部的隐藏表征，并且丢弃那些无关紧要的信息。这些隐藏表征包含了图像中的模式、物体间的关系、关键像素等信息。换句话说，原始图像经过转换，变成了一个独特特征的地图——一组数字化的值。CNN利用在训练过程中学到的知识，利用这些表征来对新图像的内容做出预测。
为了更好地解释CNN的工作原理，下面我们简要介绍CNN中每个阶段的操作。CNN的网络层通常分为以下四种主要类型：
卷积层
在卷积层，CNN将图像分解为称为特征的小部分。这些特征能够捕捉到关于特定形状、边缘、纹理、颜色信息等的详细信息，这些都是后续图像分析的关键要素。卷积层的目标是找出这些特征与训练过程中已学习模式之间的匹配点。这一过程称为过滤，它会为那些与已学习模式完全匹配的特征赋予高分，而对不太准确的匹配给出低分或零分。此过程涉及通过扫描试探所有可能的匹配，这种操作被称作卷积。卷积层的输出结果是一个包含各种特征的特征图。
激活函数层
在卷积层将图像分解成特征并筛选出模式之后，这些信息就会传递到激活函数层。这一层的任务是判断特定模式是否存在。激活函数层对于加入非线性是至关重要的，这使得网络能够识别数据中更为复杂的依赖关系和模式。通过这一激活步骤，网络能够集中关注重要的视觉元素，同时过滤掉次要信息。在CNN中，最常用的激活函数是修正线性单元（ReLU）。
池化层
池化有几种不同的类型，包括最大池化（MaxPool）、平均池化（AvgPool）和最小池化（MinPool），其中最常用的是最大池化。池化层的作用是处理已识别的特征，并减少特征图的尺寸。特别是最大池化，它通过舍弃一些信息来帮助神经网络更有效地查找模式。
最大池化的主要作用是减小特征图的维度。比如说，一个2×2（或3×3或其他大小）的窗口会在每个筛选后的特征上扫描，挑选出遇到的最大值，并把它放到一个新的、更小的1×1盒子里。选择最大值很关键，因为它通常包含了诸如鲜明颜色或物体边界这样的关键细节，对于有效识别模式至关重要。结果是，2×2窗口的最大池化会使特征图的维度减少两倍。
简而言之，池化层的作用是在保留关键信息的同时，使数据更加易于处理。
全连接层
在全连接层，经过筛选的小型图像会被分割并堆叠成一个单一的列表。列表中的每个值都对预测不同结果的可能性起到关键作用。
简单来说，就像将池化层强调的关键特征整理好，以便网络做出最终的决策。比如，如果网络要判断一张图片里是否有老鼠，全连接层会关注尾巴、胡须或圆形身体等特征。它会给这些特征赋予特定的权重，就好比在评估“尾巴在判断这是不是老鼠时有多重要？”
全连接层通过计算这些权重和前一层的信息乘积，帮助模型生成精确的可能性评估。最终，这就像是网络在判断：“基于这些特征，我相当确定这是或不是一只老鼠。”这一步骤确保网络能够对图像中的内容作出精确的预测。
尽管卷积神经网络（CNN）得到了广泛应用，但近年来出现的视觉变换器（ViT）在某些情况下表现更加出色。
与CNN直接处理整个图像的方式不同，ViT将图像分解成更小的“图像块”，并把这些块作为一个有结构的序列来处理。直接应用于图像块序列的纯变换器，在图像分类任务中表现尤为出色。当ViT在大型数据集上进行预训练后，应用于各种图像识别基准测试（例如ImageNet）时，它与最先进的卷积网络相比取得了卓越的结果，同时在训练过程中对计算资源的需求显著降低。然而，要深入探讨这些微妙和细节的差异，可能需要进行更广泛的讨论。
图像识别软件
为了简化图像识别软件的创建和实施过程，开发者们可以利用图像识别API。这些API通常通过基于云的服务提供，它们为进行图像识别提供了一个高效的方法。开发者可以将数据传输到云服务器，从而快速构建和部署图像识别解决方案，进而获取关于图像或其包含对象的重要信息。
图像识别是一种强大的功能，它可以轻松地融入多种应用和设备，从而实现广泛的实际用途。作为Everypixel Journal和Everypixel Labs的开发者，我们设计了带有图像识别技术的API，我们决定深入研究这些功能，并探讨它们如何助力项目和业务的发展与提升。
图像关键词标记（或图像标签）
图像关键词标记API能够识别图像中的对象、人物、地点和活动，并将这些元素转换成关键词。
功能：为每张图像生成至少20个（最多50个）关键词。
最适合用于：
- 网站和应用程序的图像分类。
- 用于高效内容组织的数字资产管理。
- 图像审核。
年龄识别
年龄识别API能够从照片中提取面部特征，以准确估计人的年龄。
功能：基于对人脸图像中的模式分析，估计一个人的年龄。
最适合用于：
- 销售和市场营销：根据年龄人群特征定制广告和产品推广。
- 娱乐和游戏：通过个性化内容和自适应设置增强用户体验。
- 访问控制和认证：基于年龄自动控制对服务和产品的使用。
- 个性化用户界面：根据用户年龄创建自适应的用户界面。
用户生成内容（UGC）照片评分
UGC照片评分API旨在通过分析技术参数和吸引力，为用户生成的照片提供美学评分。
功能：基于清晰度、构图、曝光、构框等因素对照片进行评分。
最适合用于：
- 推荐服务：帮助用户选择最佳照片，提升用户满意度。
- 图像审核：在用户生成内容中过滤掉质量较差的照片。
- 图像质量控制系统：通过阻止上传低质量的照片来确保平台的成功。
- 搜索结果排名：利用UGC照片评分算法提高平台的视觉搜索结果质量。
这里我们仅展示了图像识别技术广泛能力的一小部分。尽管围绕图像生成存在大量炒作，但认识到这项技术在医学、为残疾人士提供辅助等领域的深远重要性是至关重要的。这些应用不仅展示了图像识别的多功能性，还强调了其在显著改善和提升我们生活各个方面的潜力。
原文链接：https://journal.everypixel.com/basics-of-image-recognition