什么是计算机视觉?

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你需要知道的关于计算机视觉的一切

近年来,计算机视觉(CV)迅速普及,成为人工智能(AI)发展最快的领域之一。计算机视觉技术的预期目的是模拟人类视觉系统的复杂性,包括眼睛、感受器和视觉皮层。这个复杂的系统一旦被复制,机器就有了识别和处理图像和视频的能力——很像人类的大脑,但是更快,更准确。

计算机视觉的应用

今天,计算机视觉已经有很多应用,其中一些具有重大的社会意义。例如,CV使用图像识别使能自动驾驶汽车识别行人、路标和道路上的其他重要特征。医疗专业人员还利用CV来支持CT扫描、放射学图像和其他成像工具的诊断。很多电子商务机构都依赖于简历控制广告位置和识别不安全的品牌内容

无论用例是什么,企业公司都在投资计算机视觉,以快速并充满信心地做出预测和决策。许多公司在他们的人工智能解决方案中仅仅依赖于计算机视觉,这一行动之所以成为可能,是因为现在有大量的图像数据可供机器处理bob平台app下载。

计算机视觉:深度学习与机器学习

计算机视觉通常利用经典的机器学习(ML)技术或深度学习方法。使用标准的ML方法,开发人员可以编写小型应用程序来识别图像中的模式。然后,统计学习算法对图像进行分类,并检测图像中的目标。与原来的方法相比,这是一个巨大的改进,在原来的方法中,开发人员必须手动编写大量独特的规则到计算机视觉应用程序中。

计算机视觉的深度学习提供了一种与ML截然不同的方法。它基于神经网络,通过在提供的例子中识别模式来解决问题。它需要大量高质量的训练数据和适当的变量调整,如使用的神经网络的数量。bob体育手机下载有了足够多的例子,神经网络将学习识别所需的对象(例如,放射图像中的癌生长),而不需要额外的方向。许多计算机视觉应用程序使用深度学习技术,因为这些技术往往比其他方法更容易部署。

计算机视觉方法

计算机视觉使用ML来处理和解释图像。为了成功地做到这一点,CV模型必须使用大量的图像进行训练。但是,在培养简历模型时,主要的考虑因素是什么呢?

在训练模型时,必须使用高质量的图像数据。高质量的数据是完整的、干净的、准确标记的。取决于你要求你的模型做什么,机器可能会使用以下四种主要方法中的一种或一种组合来解释图像:

  1. 识别-计算机识别和解释图像中的物体。例如,在自动驾驶汽车收集的照片或视频中识别一个四向停车标志
  2. 重建-利用视觉感官数据,计算机检测各种类型的运动,并识别图像的多个视角。这种方法通常用于绘图和环境模型,以及游戏中。
  3. 配准——计算机将不同的数据集转换成一个坐标系统;例如,从临床事件跟踪中获得的两张图像获得的信息通常是互补的,所以集成它们的第一步是在融合两个数据源之前,通过注册对模式进行空间对齐。
  4. 重组——最后一种方法通常被解释为在视觉图像中对类别进行分组和分解。例如,使用计算机视觉,一台机器可以识别冰上的一个黑色冰球,但运动员的滑冰可能会干扰该冰球的注册。使用重新组织的方法,计算机视觉系统可以使用预先标记的数据和存储器来分类冰球和运动员的滑板。

计算机视觉的未来

计算机视觉的应用程序

计算机视觉在所有主要行业的应用范围令人难以置信,并且正在迅速成为我们生活中的普遍现象。但这也是机器学习中最难解决的问题之一。组织已经在开发基本框架,以支持在日常运营中使用CV,通过一个连续的数据管道,确保他们的模型拥有适当数量的培训数据,使它们能够随着时间的推移执行和改进。bob体育手机下载其结果将使计算机能够以更快、更高效的速度处理更多日常工作,通常由人类完成,提高收入,降低成本。

计算机视觉应用将继续向前发展,在已经强大的功能的基础上,它们继续在商业应用中得到越来越多的牵引。随着数据的可用性和计算机处理能力的上升,这一领域当然值得关注。

计算机视觉专家-连国进的见解

在Appen,我们依靠我们的专家团队来帮助您利用计算机视觉构建尖端模型,从而实现高质量的客户体验。apen电脑视觉总监连国进带领团队确保apen客户CV模型的成功执行。郭进关于电脑视觉的三大见解包括:

  1. 在成功之前定义成功的标准。在计算机视觉项目中,这通常意味着明确的数学指标。可以是对象检测项目中的IoU;它可以是目标跟踪项目中的MOTA;它还可以是一些文献中从未报道过的定制指标,特别是当项目要启用一些新奇的应用程序时。有了这些指标,机器学习科学家、产品经理和数据注释供应商可以有一个明确的共同目标,来优化数据和流程。
  2. 在每个可能的粒度中可视化细节。除了观察关键指标,科学家们还需要不断追踪实验,看看为什么某些特定参数会出错。可视化在这里对于计算机视觉项目特别强大,因为糟糕的参数通常会直接导致一些视觉工件。在Appen,我们发现通过利用所有层次的可视化,从工作级别到像素级别,开发会变得容易得多。
  3. 乐团。当资源允许时,我们应该考虑将(1)人和机器的推理结果结合起来,这是(2)多个人和多种算法的最佳推理结果,当应用允许时,这些判断在(3)多个传感器信号上执行得最好。一个典型的场景是,自动驾驶公司致力于安全关键的感知算法,其数据供应商需要提供非常准确的地面事实注释。上述标识程序中的冗余减少了自动驾驶应用中的不确定性,并连续降低了风险。

我们能为您做什么

我们提供数据注释和收集服务,以大规模改进机器学习。作为该领域的全球领导者,机器学习和人工智能团队受益于我们快速提供大量高质量图像和视频数据的能力,具体满足您的计算机视觉程序需求。了解更多关于这里的注释功能

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