با توجه به اینکه در ژوئن ۲۰۲۵ هستیم، امبدینگ تصویر یک ستون فقرات در بینایی کامپیوتر مدرن و یادگیری عمیق است که کاربردهای بی‌شماری از جستجوی بصری گرفته تا درک صحنه و حتی مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) را پشتیبانی می‌کند.

امبدینگ تصویر (Image Embeddings)

مفهوم: امبدینگ تصویر به فرآیند تبدیل ویژگی‌های یک تصویر کامل به یک بردار عددی واحد در یک فضای با ابعاد پایین (low-dimensional vector space) گفته می‌شود. این بردار عددی (که گاهی اوقات به آن بردار ویژگی - Feature Vector یا نمایش تصویری - Image Representation نیز می‌گویند) به گونه‌ای طراحی می‌شود که ویژگی‌های بصری و معنایی موجود در تصویر را در خود رمزگذاری کند. این به آن معناست که تصاویر مشابه از نظر محتوا (چه شیء باشد، چه سبک، چه صحنه)، در فضای امبدینگ به یکدیگر نزدیک خواهند بود.

هدف اصلی: تصاویر، مانند کلمات، داده‌های پیچیده و با ابعاد بالایی (مثلاً آرایه‌ای از پیکسل‌ها) هستند که مدل‌های یادگیری ماشین نمی‌توانند مستقیماً با آن‌ها کار کنند. امبدینگ تصویر این مشکل را با فشرده‌سازی این اطلاعات غنی بصری به یک فرمت فشرده، قابل مقایسه و قابل محاسبه حل می‌کند.

چرا امبدینگ تصویر مهم است؟

  1. ثبت ویژگی‌های بصری سطح بالا (High-Level Visual Features): امبدینگ‌ها فراتر از پیکسل‌های خام، ویژگی‌های انتزاعی‌تری مانند بافت‌ها، اشکال، رنگ‌ها و حتی اشیاء و صحنه‌های موجود در تصویر را ثبت می‌کنند.
  2. مقایسه شباهت بصری (Visual Similarity Comparison): اصلی‌ترین کاربرد آن‌ها. می‌توانیم میزان شباهت معنایی بین دو تصویر را با محاسبه شباهت (مانند تشابه کسینوسی - Cosine Similarity) بین بردارهای امبدینگ آن‌ها به سرعت و کارآمدی اندازه‌گیری کنیم.
  3. کارآمدی و سرعت (Efficiency and Speed): مقایسه دو تصویر بر اساس امبدینگ‌های آن‌ها (مثلاً بردار با ۵۱۲ بعد) بسیار سریع‌تر از مقایسه مستقیم آرایه‌های پیکسلی خام تصاویر (مثلاً ۱۰۲۴x۱۰۲۴x۳ پیکسل) است.
  4. کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction): یک تصویر می‌تواند شامل میلیون‌ها پیکسل باشد، اما امبدینگ آن به یک بردار با چند صد یا چند هزار بعد فشرده می‌شود که مدیریت و ذخیره‌سازی آن آسان‌تر است.
  5. ورودی برای الگوریتم‌های ML سنتی: این امبدینگ‌ها می‌توانند به عنوان ورودی ویژگی برای الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی‌تر (مانلاً SVMs، طبقه‌بندها) برای وظایف مختلف استفاده شوند.
  6. تعمیم‌پذیری و انتقال یادگیری (Generalization & Transfer Learning): مدل‌های آموزش‌دیده برای یک وظیفه (مثلاً طبقه‌بندی اشیاء) می‌توانند امبدینگ‌هایی تولید کنند که برای وظایف دیگر (مثلاً جستجوی شباهت) نیز مفید باشند. این مفهوم زیربنای یادگیری انتقالی (Transfer Learning) در بینایی کامپیوتر است.

تفاوت با سایر امبدینگ‌ها (Word, Sentence, Graph):

در حالی که هدف نهایی همه امبدینگ‌ها تبدیل داده‌های پیچیده به بردارهای عددی قابل مقایسه است، اما داده‌های ورودی و روش‌های استخراج ویژگی متفاوت هستند:

  • امبدینگ کلمه/جمله: تمرکز بر داده‌های متنی و روابط معنایی زبانی.
  • امبدینگ تصویر: تمرکز بر داده‌های بصری و روابط معنایی بصری.
  • امبدینگ گراف: تمرکز بر داده‌های ساختاریافته به صورت شبکه و روابط بین گره‌ها.

روش‌های کلیدی تولید امبدینگ تصویر:

تولید امبدینگ تصویر معمولاً شامل استفاده از شبکه‌های عصبی عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی کانولوشنی (Convolutional Neural Networks - CNNs) است.

  1. شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNNs) از پیش آموزش‌دیده:

    • رایج‌ترین رویکرد، استفاده از CNNهایی است که بر روی مجموعه داده‌های تصویری بزرگ (مانند ImageNet) برای وظایفی مانند طبقه‌بندی تصویر (Image Classification) از پیش آموزش دیده‌اند.
    • نحوه کار: یک تصویر از طریق لایه‌های CNN عبور می‌کند. لایه‌های اولیه ویژگی‌های سطح پایین (مانند لبه‌ها، بافت‌ها) را استخراج می‌کنند، در حالی که لایه‌های عمیق‌تر ویژگی‌های سطح بالا و انتزاعی‌تر (مانند چشم‌ها، چرخ‌ها، اشیاء کامل) را یاد می‌گیرند.
    • استخراج امبدینگ: بردار امبدینگ معمولاً از خروجی یک لایه میانی یا لایه نهایی پیش از لایه طبقه‌بندی (مثلاً لایه Global Average Pooling یا لایه ویژگی‌های Fully Connected) استخراج می‌شود. این بردار، خلاصه‌ای از محتوای بصری تصویر است.
    • مثال‌ها: مدل‌های محبوب مانند ResNet, VGG, Inception, EfficientNet که بر روی ImageNet آموزش دیده‌اند، می‌توانند برای این منظور استفاده شوند.

  2. شبکه‌های سیامی (Siamese Networks) و یادگیری متضاد (Contrastive Learning):

    • این روش‌ها به طور خاص برای یادگیری امبدینگ‌هایی آموزش داده می‌شوند که شباهت بصری را به خوبی ثبت کنند.
    • نحوه کار: دو یا چند CNN یکسان به صورت موازی اجرا می‌شوند. مدل با دیدن جفت‌هایی از تصاویر آموزش می‌بیند: جفت‌های مثبت (تصاویر مشابه) باید در فضای امبدینگ به هم نزدیک باشند و جفت‌های منفی (تصاویر نامشابه) باید از هم دور باشند.
    • مزیت: این روش‌ها به طور مستقیم امبدینگ‌هایی را بهینه می‌کنند که فاصله بین آن‌ها نشان‌دهنده شباهت معنایی باشد.

  3. مدل‌های ترانسفورمر بینایی (Vision Transformers - ViT) و مدل‌های مبتنی بر توجه:

    • با الهام از موفقیت ترانسفورمرها در NLP، مدل‌هایی مانند ViT تصاویر را به "پچ"های (patches) کوچکتر تقسیم کرده و هر پچ را به عنوان یک "توکن" در نظر می‌گیرند. سپس از مکانیسم توجه برای مدل‌سازی روابط بین این پچ‌ها استفاده می‌کنند.
    • مزیت: ترانسفورمرها می‌توانند وابستگی‌های دوربرد را در تصویر به خوبی ثبت کنند. امبدینگ نهایی معمولاً از بردار [CLS] (مانند BERT) یا میانگین‌گیری خروجی پچ‌ها استخراج می‌شود.

  4. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models) مانند CLIP و DALL-E:

    • این مدل‌ها امبدینگ‌هایی را یاد می‌گیرند که نه تنها ویژگی‌های بصری را کدگذاری می‌کنند، بلکه روابط بین تصاویر و متن مربوطه را نیز درک می‌کنند.
    • CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training): این مدل از یادگیری متضاد برای آموزش یک انکودر تصویری و یک انکودر متنی استفاده می‌کند تا امبدینگ‌هایی تولید کند که تصاویر و توضیحات متنی مرتبط در فضای برداری به هم نزدیک باشند.
    • مزیت: امبدینگ‌های CLIP می‌توانند برای جستجوی بصری-متنی (جستجوی تصویر با متن) و بسیاری از وظایف Zero-Shot و Few-Shot استفاده شوند.

کاربردها:

امبدینگ‌های تصویر کاربردهای بسیار گسترده‌ای در بینایی کامپیوتر و فراتر از آن دارند:

  1. جستجوی شباهت تصویر (Image Similarity Search) / جستجوی معکوس تصویر (Reverse Image Search):
    • یافتن تصاویری که از نظر بصری مشابه یک تصویر پرس‌وجو هستند (مثلاً در یک کاتالوگ محصول، یا یافتن تصاویر مشابه در اینترنت).
  2. سیستم‌های توصیه‌گر بصری (Visual Recommender Systems):
    • پیشنهاد محصولات مشابه بصری در فروشگاه‌های آنلاین.
  3. تشخیص اشیاء (Object Detection) و تقسیم‌بندی تصویر (Image Segmentation):
    • اگرچه این وظایف به طور مستقیم از امبدینگ تصویر استفاده نمی‌کنند، اما لایه‌های ویژگی‌ساز در CNNها (که اساس امبدینگ‌ها هستند) برای استخراج ویژگی‌های مورد نیاز این وظایف حیاتی‌اند.
  4. کشف کپی‌رایت / سرقت ادبی تصویر (Copyright/Plagiarism Detection):
    • شناسایی تصاویر کپی شده یا تغییر یافته.
  5. خوشه‌بندی تصویر (Image Clustering):
    • گروه‌بندی تصاویر مشابه معنایی یا بصری.
  6. تولید تصویر (Image Generation) و ویرایش (Editing):
    • در مدل‌های مولد مانند GANs و Diffusion Models، امبدینگ‌های تصویر یا امبدینگ‌های مفهوم (Concept Embeddings) برای کنترل فرآیند تولید تصویر استفاده می‌شوند.
  7. مدل‌های چندوجهی (Multimodal Models):
    • به عنوان ورودی برای مدل‌هایی که متن، تصویر و سایر داده‌ها را با هم ترکیب می‌کنند (مانند VQA - Visual Question Answering).
  8. مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ (Large Dataset Management):
    • سازماندهی و جستجوی کارآمد در مجموعه‌های داده‌های تصویری عظیم.

به طور خلاصه، امبدینگ‌های تصویر ابزاری اساسی برای آموزش ماشین‌ها برای "دیدن" و "درک" دنیای بصری هستند. آن‌ها پل ارتباطی بین پیکسل‌های خام و مفاهیم انتزاعی بصری هستند که امکان طیف وسیعی از کاربردهای هوش مصنوعی در بینایی کامپیوتر را فراهم می‌کنند.