25 statistiche sul riconoscimento delle immagini per svelare i pixel dietro la tecnologia

I computer moderni stanno imparando a vedere in modo molto simile a come fanno gli esseri umani e la tecnologia di riconoscimento delle immagini lo sta rendendo possibile.

Le reti neurali sono il cuore di questa tecnologia. Impara dai dati e riconosce i modelli. Man mano che inserisci più dati su oggetti, volti e persino emozioni, migliora la capacità di "vedere" e comprendere un'immagine.

Il riconoscimento delle immagini è un sottoinsieme della visione artificiale e dell'intelligenza artificiale (AI). Include tecniche e algoritmi che etichettano e classificano il contenuto di un'immagine.

Alla base, la tecnologia sta appena iniziando ad evolversi, ma molte organizzazioni hanno già iniziato a utilizzare software di riconoscimento delle immagini per addestrare modelli e aggiungere funzionalità per riconoscere un'immagine in altre piattaforme software. Al giorno d’oggi, il riconoscimento delle immagini aiuta nella diagnosi medica, nel ritrovamento di persone smarrite e persino nella realizzazione delle auto a guida autonoma.

Il potenziale del mercato è vasto ed è in continua espansione per entrare in nuovi settori. Esploriamo queste statistiche e vediamo le novità nel riconoscimento delle immagini.

Statistiche del mercato del riconoscimento delle immagini

Il mercato del riconoscimento delle immagini sta crescendo rapidamente e sta diventando popolare nei settori della vendita al dettaglio, della sanità e della sicurezza. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono i principali motori della crescita del mercato. Sulla base delle statistiche seguenti, qualsiasi opportunità nel mercato del riconoscimento delle immagini potrebbe essere promettente tra il 2023 e il 2030.

Guarda come appaiono le statistiche.

• Si prevede che il mercato globale del riconoscimento delle immagini mostrerà un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 10,42% dal 2023 al 2030.
• Si prevede che il mercato statunitense del riconoscimento delle immagini sarà il più grande, con un valore di 3,94 miliardi di dollari nel 2023.

• Le dimensioni del mercato del riconoscimento delle immagini in Nord America sono aumentate dell’11,86% nel 2023.
• Si prevede che il mercato australiano del riconoscimento delle immagini raggiungerà i 280 milioni di dollari nel 2023.
• Il Sud America mostra un aumento significativo delle dimensioni del mercato del 20,26% nel 2023.
• La dimensione del mercato globale del riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale è stata valutata a 3.330,67 milioni di dollari nel 2022 e si prevede che si espanderà a un CAGR del 24,91% per raggiungere 12.652,88 milioni nel 2028.
• Il mercato del riconoscimento delle immagini in Asia è relativamente più piccolo, con una dimensione di 2,57 miliardi di dollari nel 2023.
• La dimensione del mercato del riconoscimento delle immagini nell’Europa centrale e occidentale sarà ancora più piccola, attestandosi a 1,88 miliardi di dollari nel 2023.
• Il CAGR previsto del mercato statunitense del riconoscimento delle immagini dal 2023 al 2030 è del 7,86%.

Statistiche sulla tecnologia di riconoscimento delle immagini

Il deep learning ha un ruolo da protagonista nella tecnologia di riconoscimento delle immagini. I modelli di deep learning più diffusi come You Only Look Once (YOLO) e Single-Shot Detector (SSD) utilizzano livelli di convoluzione per analizzare immagini o fotografie digitali. Le tecniche e i modelli di deep learning continueranno a migliorare nel 2023, rendendo il riconoscimento delle immagini più semplice e accurato.

Inoltre, algoritmi come la trasformazione delle caratteristiche invarianti di scala (SIFT), le caratteristiche robuste accelerate (SURF) e i modelli di riconoscimento delle immagini di analisi dei componenti principali (PCA) leggono, elaborano e forniscono.

L’ecosistema tecnologico che circonda il riconoscimento delle immagini sta cambiando rapidamente. Queste statistiche ti aggiorneranno sulle ultime novità dal punto di vista tecnologico.

• Il Laboratorio di informatica e intelligenza artificiale (CSAIL) del MIT ha sviluppato un Masked Generative Encoder (MAGE) per dedurre le parti mancanti di un'immagine. Ha raggiunto una precisione dell'80,9% nel sondaggio lineare e ha identificato correttamente le immagini nel 71,9% dei casi quando sono stati forniti dieci esempi etichettati per ciascuna classe.
• Object365, un set di dati di rilevamento di oggetti su larga scala, è stato addestrato con oltre 600.000 immagini.

1.000 immagini

di ogni classe sono necessari per addestrare i sistemi a rilevare e riconoscere immagini e oggetti.

Fonte: IBM

• Da 1 a 2 megapixel è ideale quando le immagini non necessitano di dettagli fini per il rilevamento degli oggetti. Se le immagini richiedono dettagli fini, vengono divise in immagini da 1-2 megapixel ciascuna.
• I sistemi di riconoscimento delle immagini grandi e potenti possono gestire 1000 fotogrammi al secondo (FPS). Al contrario, i comuni sistemi di riconoscimento delle immagini elaborano a 100 FPS.
• Il più grande set di dati pubblicamente disponibile per l'addestramento dei modelli di riconoscimento delle immagini è IMDB-Wiki, con oltre 500.000 immagini di volti umani.
• Il Berkeley Deep Drive (BDD110K) è il set di dati video di guida più vasto e vario. Contiene oltre 100.000 video annotati per compiti di percezione nella guida autonoma.
• Il riconoscimento delle immagini è costituito da tre livelli: input, nascosto e output. Lo strato di input cattura il segnale, lo strato nascosto lo elabora e lo strato di output decide di cosa si tratta.
• Un'immagine a colori ha una profondità di bit compresa tra 8 e 24 o superiore. In un'immagine a 24 bit sono presenti tre raggruppamenti: 8 per il rosso, 8 per il verde e 8 per il blu. La combinazione di questi bit rappresenta altri colori.
• 4 statistiche del primo ordine (media, varianza, asimmetria e curtosi) e 5 statistiche del secondo ordine (secondo momento angolare, contrasto, correlazione, omogeneità ed entropia) rappresentano le caratteristiche testuali di un'immagine.

Statistiche sull'accuratezza del sistema di riconoscimento delle immagini

Con le reti neurali convoluzionali (CNN), il livello di precisione del riconoscimento delle immagini è aumentato. Tuttavia, sfide come la deformazione, la variazione degli oggetti all'interno della stessa classe e l'occlusione possono influire sulla precisione del sistema. (L'occlusione si verifica quando un oggetto nasconde una parte di un oggetto diverso nell'immagine.)

Nonostante questi potenziali inconvenienti, i sistemi di riconoscimento delle immagini mostrano livelli di certezza incredibilmente elevati. Esplora queste statistiche per capire quale precisione puoi aspettarti da un software di riconoscimento delle immagini e quanto è grande il margine di errore.

• Il tasso di errore medio tra tutti i set di dati nel riconoscimento delle immagini è del 3,4%.
• Il tasso di errore dei primi 5 nel riconoscimento delle immagini si riferisce alla percentuale di volte in cui un'etichetta target non appare tra le cinque previsioni con la più alta probabilità. Molte tecniche non possono scendere sotto il 25%.

• Il livello di precisione approssimativo degli strumenti di riconoscimento delle immagini è del 95%. Ciò è dovuto allo sviluppo della CNN e di altre reti neurali profonde basate su funzionalità.
• YOLOv7 è il modello di rilevamento di oggetti in tempo reale accurato più efficiente per attività di visione artificiale.

Dai pixel ai pattern

Le statistiche di cui sopra mostrano chiaramente che il mercato del riconoscimento delle immagini è su una traiettoria di crescita dal 2023 al 2030. La tecnologia si sta evolvendo e sta aumentando la sua precisione con nuovi aggiornamenti e progressi. Ma la crescita non riguarda esclusivamente il riconoscimento delle immagini. L’intera area della visione artificiale si sta espandendo in termini di dimensioni del mercato e adozione. Man mano che il valore di mercato cresce, le aziende che trovano un posto nel settore del riconoscimento delle immagini ne trarranno vantaggio.

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