想建立一个更好的计算机视觉系统吗?给它正确的培训数据。bob体育手机下载

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计算机视觉(CV)是一种机器自己捕捉和分析视觉数据,然后就其做出决定的能力。通过计算机视觉,机器可以检测和识别图像、模式或物体。为计算机视觉系统提供动力的人工智能不仅仅是处理图像,它实际上还解释它摄取的非结构化数据。不仅仅是看,而且感知可视化数据,使自动驾驶汽车能够避免事故,一个农业机器人选择水果和分类土豆,电视摄像机,以自动跟踪快速移动的棒球或冰球,等等。

计算机愿景已经存在几十年,但早期的努力是原油,专注于创建可以识别形状或边缘的系统。有限的硬件是一个问题,研究人员仍然与基于软件算法的数学模型摔跤。电脑

在过去的二十年里取得了巨大的进步,更快的硬件,更好的软件,以及最重要的机器学习和深度学习带来了新的进步。

为了安全有效,计算机视觉解决方案必须以与人类相同或更高的精度来查看和解释图像和视频。bob平台app下载那么,CV算法、模型、神经网络或系统是如何变得更智能的呢?对他们进行大量的培训是至关重要的正确注释的图像或视频,带有明确定义的元数据。结果是更准确的检测和识别图像和目标。

新兴趋势与计算机视觉和模式识别

印度农业学术启动,成虫的人工智能,正在使用计算机视觉系统自动化手动测量作物输出和质量的时间和劳动密集型任务。怎么手动?如今,它涉及使用卡钳和称重秤来测量和植物和作物的农民。然后农民将数据发送到籽种企业,以发展更高屈服,耐药性。但是,发展更好的种子通常需要六到八年,部分到本手册数据采集的过程。

据该公司称,Imago的图像检测和bob外围怎么样识别技术收集数据的速度比人类现在的速度快75%。他们的计算机视觉系统还可以收集关于植物外观和整体健康的更精确的数据,甚至比有经验的农民都能收集到。他们使用人工智能收集和理解大量关于作物质量参数的数据。

其他公司的艾瑞泰克研究人员也在研究能做到这一点的机器人在工厂里包装和分类水果,甚至从田野里的树上和灌木丛里摘水果.该对象识别技术有助于种植者克服许多挑战 - 包括决定果实是否成熟,无损坏,无损坏,准确地区分不同的品种,颜色和形状。

计算机视觉人工智能也在推动医疗保健领域的重大创新,特别是在医学影像.斯坦福大学(Stanford University)去年宣布,其研究人员创造了一个深度同样精确的神经网络在诊断皮肤图像是否是良性病变或恶性皮肤癌症作为21个董事会认证的皮肤科医生。

还有三家初创公司:Swift Medical、Tissue Analytics和Healthy。i -使用人工智能软件更好地识别皮肤伤口并跟踪其愈合过程。据报道,通过智能手机拍摄的短视频,他们的软件可以对皮疹或伤口进行精确的3D测量MobiHealthNews在11月。与使用护士和医生相比,这种技术不仅速度快得多,因而也更便宜,而且更标准化,可能也更可靠。

如何训练您的计算机视觉系统

有更多的尖端公司将计算机视觉应用于其他行业。它们的范围从保险应用程序可以扫描照片并判断车祸的损失金额,可以将卫星图像和周围叶子视图卫星照片的AI系统判断他们的野火风险,自动售货机可以识别并反射你的面部表情更互动的客户体验。

看到和感知之间存在巨大差异。对更多感知软件的需求正在推动计算机视觉和创新的当前进步机器学习模型和神经网络。然而,没有权利bob体育手机下载,最智能的神经网络将缺乏对现实世界中的对象准确识别对象的细致感知 - 甚至是差异化的简单判断,如拼生蓝莓和一个未成熟的判断。

利用大量高质量的训练数据,计算机视觉系统可以学会如何准确地感知手头任务的目标bob体育手机下载。为了训练计算机视觉解决方案,您需要适当地选择、标记和分类大量图像。因为计算机仍然不能很好地理解图像或真实情况中的所有上下文,图像注释还得靠人来做。图像标注由一群熟练的数据标注器和工具支持Appen提供图像和视频的快速标记和标签——如果需要,可以一直到单个像素。

如何为解决方案获取正确的图像注释数据

虽然有许多类型的图像的开放计算机视觉数据集,但正在建立利基解决方案的公司往往必须创建和标注自己的训练数据。bob体育手机下载bob平台app下载伤口护理分析是与门诊伤口治疗提供者合作建立其伤口的注释图像图书馆,以便更好地训练其系统。Imago Ai正在建立自己的种子图像数据库,并产生作物产量,标记为位置,天气和其他标准的数据,帮助农民为特定土壤和气候选择最佳作物。

对于一个公司bob外围怎么样来说,构建一个全面的带注释的图像数据集,需要相当多的时间和资源。外包的数据采集和注释努力可以帮助公司快速扩展。对于大多数AI和计算机视觉提供商,选择可以快速创建高质量注释图像的服务提供商 - 调整到其特定需求 - 将允许其工程和开发团队专注于其核心IP并构建更好的算法,而不是标记数据。

Appen拥有超过20年的经验,在收集和注释必要的数据以构建计算机视觉深度学习系统和神经网络方面具有专业知识。这种高质量的图像标注数据是为您的具体培训需求量身定制的计算机视觉或者医学影像人工智能系统。

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