Компьютерное зрение — одна из интересных и увлекательных областей искусственного интеллекта

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта. Для организаций в современном мире технологий чрезвычайно полезно сделать бизнес более продуктивным и прибыльным. Его основная функция заключается в извлечении информации из цифровых изображений и видео на основе входных данных. По сути, это помогает компьютеру думать, как человеческий мозг, и получать точную информацию или обнаруживать точные объекты, как человеческое зрение, и понимать их. И все это происходит за гораздо меньшее время с помощью различных алгоритмов машинного обучения, а также при поддержке камер и датчиков. Вот почему многие ИИ-стартапы используют свои продукты с компьютерным зрением для достижения лучших результатов.

Работа компьютерного зрения

Первоначально компьютеры обучаются с помощью множества данных для обнаружения определенного изображения. Например, нам нужно научить компьютер распознавать или обнаруживать кошку на определенном изображении. Затем нам нужно будет обучить его количеству изображений кошек и обучить его обнаруживать разницу между кошками и другими животными, чтобы получить точный результат за вычетом ошибок. Здесь машинное обучение играет важную роль, поскольку оно использует различные алгоритмы для обучения компьютера с помощью большого количества доступных данных. Здесь важную роль играет технология машинного обучения — сверточная нейронная сеть (CNN).

  • Сверточные нейронные сети (CNN): CNN с помощью доступных данных извлекает из изображения точную характеристику, которую необходимо обнаружить. Для этого он разбивает изображение на множество пикселей, которые изначально помечены или помечены. С помощью свертки, которая представляет собой математическую операцию, выполняемую над двумя функциями для получения третьих функций. Следовательно, это помогает повысить точность.

Термины, связанные с компьютерным зрением

Теперь мы рассмотрим несколько терминов, связанных с компьютерным зрением при выполнении его задачи,

  • Объект: здесь объект — это термин, используемый для цели, которую необходимо обнаружить на изображении.
  • Сегментация: здесь отделение объекта от изображения для обнаружения цели называется сегментацией.
  • Классификация: здесь термин классификации используется для определенных групп изображений. Поскольку модели ИИ обучаются обнаруживать определенные классы изображений.
  • Распознавание: здесь термин распознавания используется для обнаружения целевого изображения.

Заключение

Следовательно, мы можем сделать вывод, что компьютерное зрение чрезвычайно полезно, и его применение в различных секторах, таких как безопасность, здравоохранение и благополучие, производство, автономный транспорт, сельское хозяйство, медицинский сектор, может быть чрезвычайно продуктивным и прибыльным для его будущего роста.