什么是计算机视觉?

2020年11月25日

关于计算机视觉你需要知道的一切

随着近年来计算机视觉的流行，它已经成为人工智能(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、受体和视觉皮层。这个复杂的系统被复制后，就能让机器识别和处理图像和视频——就像人类的大脑一样，但更快、更准确。

计算机视觉的应用

计算机视觉在今天已经有许多应用，其中一些具有重大的社会影响。例如，CV使用图像识别使能自动驾驶汽车识别行人、道路标志和其他重要特征。医疗专业人员也利用CV来支持CT扫描、放射影像和其他成像工具的诊断。很多电子商务组织都依赖简历推动广告投放，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，以快速且高度自信地进行预测和决策。许多公司的人工智能解决方案完全依靠计算机视觉，由于机器处理可以获得大量的图像数据，这一行动成为可能。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，并检测其中的目标。这是对原来方法的巨大改进，在原来的方法中，开发人员必须手工编写大量独特的规则到计算机视觉应用程序中。

用于计算机视觉的深度学习提供了一种与ML非常不同的方法。它基于神经网络，通过识别给定示例中的模式来解决问题。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，神经网络将学会在不需要额外指示的情况下识别所需的对象(例如，放射图像中的癌变)。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

计算机视觉在方法方面是什么?计算机视觉使用ML来处理和解释图像。为了成功做到这一点，CV模型必须使用大量的图像进行训练。但是，在培养CV模型时，最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，准确的。根据你要求模型做什么，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:

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，识别四个路口的停车标志
重建-利用视觉感官数据，计算机检测各种类型的运动，并识别图像的多个透视图。这种方法通常用于地图和环境模型，以及游戏中。
注册-计算机将不同的数据集转换成一个坐标系统;例如，从临床事件追踪中获得的两幅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，首先要通过配准对模式进行空间对齐。
重组——最后一种方法通常被解释为视觉图像中类别的分组和分解。例如，使用计算机视觉，机器可以识别冰上的黑色冰球，但运动员的滑冰可能会干扰该冰球的注册。利用重组方法，计算机视觉系统可以使用预先标记的数据和存储器来对冰球和运动员的滑冰进行分类。

计算机视觉的未来

计算机视觉的应用程序

现在的计算机视觉和未来的计算机视觉是什么?就目前而言，计算机视觉在所有主要行业都有令人难以置信的广泛用途，并迅速在我们的生活中变得司空见惯。但这也是机器学习中最难解决的问题之一。企业已经在开发基本框架，以支持CV在日常运营中的使用，并通过持续的数据管道确保其模型拥有正确数量的培训数据，使其能够随着时间的推移执行并改进。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通常由人类完成的常规任务，从而增加收入，降低成本。

计算机视觉应用程序将继续前进，建立在已经强大的能力，因为他们继续得到越来越多的牵引力在商业应用程序。随着数据的可用性和计算机处理能力的提高，这个领域肯定值得关注。

来自计算机视觉专家的见解-连国琴

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。连国琴，Appen计算机视觉主管，带领团队确保Appen客户CV模型的成功执行。郭进对计算机视觉的三大见解包括:

在一个人能成功之前，先定义成功的标准．在计算机视觉项目中，这通常意味着清晰的数学度量。在目标检测项目中可以是IoU;它可以是目标跟踪项目中的MOTA;它也可以是一些在文献中从未报告过的更定制的度量，特别是当项目意味着启用一些新的应用程序时。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就可以有一个明确的共同目标，即优化数据和流程。
在每个可能的粒度中可视化细节．除了观察关键指标，科学家还需要不断追踪实验，并了解某些特定参数可能出错的原因。可视化在计算机视觉项目中尤其强大，因为糟糕的参数经常直接导致一些视觉工件。在Appen，我们发现通过利用从工作级别到像素级别的所有可视化级别，开发可以变得更容易。
乐团．在资源允许的情况下，应该考虑将(1)人和机器的推理结果整合在(2)多个人和多个算法的推理结果中，并且在应用允许的情况下，这些判断最好在(3)多个传感器信号上执行。一个典型的场景是，自动驾驶公司致力于安全关键感知算法，他们的数据供应商需要提供非常准确的事实注释。上述标注过程中的冗余减少了自动驾驶应用中的不确定性和风险。