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

凭借其最近的普及浪涌,计算机视觉(CV)已成为人工智能增长最快的领域之一(AI)。计算机视觉技术的预期目的是模仿人体视觉系统的复杂性,包括眼睛,受体和视觉皮质。这种复杂的系统,当复制时,给机器识别和处理图像和视频的能力 - 就像人类大脑一样,但更快,更准确。

今天使用的计算机视觉应用

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驾认识到行人,道路标志和他们道路的其他重要特征。医疗专业人员还利用CV支持CT扫描,放射学图像和其他成像工具的诊断。许多电子商务组织依赖于简历驾驶广告展示和识别不安全的品牌内容

无论用案例如何,企业公司都在投资计算机愿景,以便快速和高信任方面做出预测和决定。许多公司依赖于计算机愿景的AI解决方案,由于现在可用于机器处理的大量图像数据,这一行动可能成为可能。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对象。例如,在由自动驾驶汽车收集的照片或视频中以四路停止识别停止标志
  2. 重建 - 使用视觉感觉数据,计算机检测各种类型的运动,并识别图像的多个透视图。这种方法通常用于映射和环境模型,以及游戏。
  3. 注册 - 计算机将不同的数据集转换为一个坐标系;例如,从事件的临床轨道中获取的两个图像中获得的信息通常是互补的,因此在融合两个数据源之前,将它们集成的第一步是通过登记在空间上对齐模态。
  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。

计算机愿景的未来

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。

Appen电脑视觉专家的洞察 - Kuo-Chin Lien

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。它可以是IOO在物体检测项目中;它可以是对象跟踪项目中的mota;它也可以是从未在文献中报告的一些更自定义的指标,特别是当项目旨在启用一些新颖的应用程序时。通过这些指标,机器学习科学家,产品经理和数据注释供应商可以有明确的共同目标来优化数据和过程。
  2. 在各种可能的粒度中可视化细节。除了观看关键指标外,科学家们还不断需要追溯到实验,了解为什么某些特定参数可能出现问题。对于计算机视觉项目,可视化尤其强大,因为糟糕的参数通常直接导致一些视觉伪影。在Appen中,通过利用所有级别的可视化从作业级别到像素级别,我们发现开发可以更加容易。
  3. 合奏。当资源许可时,人们应该考虑从(1)人员和机器的整合结果,最佳来自(2)多人和多算法,并且当应用程序允许时,这些判断最佳地执行(3)多个传感器信号。代表性的情景是自主驾驶公司在安全关键的感知算法上工作,他们的数据供应商需要提供非常准确的地面真相注释。上述标签程序中的冗余降低了不确定性,并连续地对自动驾驶应用中的风险。

我们能为您做什么

我们提供数据注释和收集服务,以便在规模上提高机器学习。作为我们领域的全球领导者,机器学习和AI团队中的能力从我们的能力中受益于快速提供特定于计算机视觉计划需求的大量高质量图像和视频数据。了解更多信息这里的注释功能

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