Clasificarea imaginilor reprezintă o sarcină fundamentală în inteligența artificială, constând în atribuirea uneia sau mai multor etichete predefinite unei imagini digitale, pe baza conținutului său vizual. Aceasta se bazează în principal pe algoritmi de învățare automată și învățare profundă, capabili să extragă trăsături relevante din imagini pentru a le diferenția. Clasificarea imaginilor se distinge de detecția de obiecte sau segmentarea imaginilor prin faptul că vizează doar categorizarea imaginii în ansamblu, fără a localiza obiectele sau a segmenta regiunile. În mod obișnuit, se utilizează rețele neuronale convoluționale (CNN), care învață să recunoască tipare vizuale ierarhice. Această tehnologie permite recunoașterea automată a obiectelor, scenelor sau anomaliilor din imagini.

Cazuri de utilizare și exemple de aplicații

Clasificarea imaginilor este utilizată în recunoașterea facială pentru securitate, diagnostic medical asistat de IA (analiza imaginilor radiologice), sortarea automată a fotografiilor, monitorizarea industrială (detectarea defectelor) sau gestionarea conținutului pe rețelele sociale (moderarea imaginilor). De asemenea, este folosită în agricultura de precizie pentru identificarea bolilor plantelor și în industria auto pentru recunoașterea indicatoarelor rutiere.

Principalele instrumente software, librării și framework-uri

Cele mai utilizate librării și framework-uri sunt TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn, FastAI și OpenCV. Acestea oferă module dedicate pentru construcția, antrenarea și evaluarea modelelor de clasificare a imaginilor. Pentru cazurile avansate, se utilizează rețele pre-antrenate precum ResNet, Inception, VGG sau EfficientNet.

Dezvoltări recente, evoluții și tendințe

Cercetările recente se concentrează pe eficiența arhitecturilor de tip Transformer (Vision Transformers, ViT), învățarea auto-supervizată, reducerea dimensiunii modelelor pentru aplicații embedded și îmbunătățirea robusteții împotriva bias-urilor și atacurilor adversariale. Tehnicile de anotare automată și învățarea semi-supervizată reduc dependența de seturi mari de date etichetate, extinzând astfel gama de aplicații posibile.