Die Bildklassifikation ist eine grundlegende Aufgabe der künstlichen Intelligenz, bei der digitalen Bildern anhand ihres visuellen Inhalts eine oder mehrere vordefinierte Kategorien zugeordnet werden. Sie basiert hauptsächlich auf maschinellem Lernen und Deep Learning, wobei Algorithmen relevante Merkmale aus Bildern extrahieren, um diese voneinander zu unterscheiden. Im Gegensatz zur Objekterkennung oder Bildsegmentierung zielt die Bildklassifikation ausschließlich darauf ab, das gesamte Bild zu kategorisieren, ohne einzelne Objekte zu lokalisieren oder Bereiche zu segmentieren. Häufig werden dafür konvolutionale neuronale Netze (CNNs) eingesetzt, die hierarchische visuelle Muster erkennen können. Diese Technologie ermöglicht es, Objekte, Szenen oder Anomalien in Bildern automatisch zu erkennen.
Anwendungsfälle und Beispiele
Bildklassifikation wird z. B. in der Gesichtserkennung für Sicherheitszwecke, in KI-gestützter medizinischer Diagnostik (Analyse radiologischer Bilder), beim automatischen Sortieren von Fotos, in der industriellen Überwachung (Fehlererkennung) und im Social-Media-Content-Management (Bildmoderation) eingesetzt. Auch in der Präzisionslandwirtschaft (Erkennung von Pflanzenkrankheiten) und in der Automobilbranche (Verkehrsschilderkennung) findet sie Anwendung.
Wichtige Software-Tools, Bibliotheken und Frameworks
Zu den wichtigsten Bibliotheken und Frameworks gehören TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, FastAI und OpenCV. Sie bieten spezielle Module für Aufbau, Training und Evaluierung von Bildklassifikationsmodellen. Fortgeschrittene Anwendungsfälle nutzen vortrainierte Netzwerke wie ResNet, Inception, VGG oder EfficientNet.
Neueste Entwicklungen, Trends und Tendenzen
Aktuelle Forschungen konzentrieren sich auf effiziente Transformer-Architekturen (Vision Transformers, ViT), selbstüberwachtes Lernen, die Verkleinerung von Modellen für Embedded-Anwendungen sowie auf eine verbesserte Robustheit gegenüber Bias und Angriffen. Automatische Annotation und semi-supervised Learning verringern zudem die Abhängigkeit von großen, gelabelten Datensätzen und erweitern die Anwendungsbereiche.