Дата публикации Oct 3, 2019
На переднем крае компьютерных, инженерных и статистических инноваций стоят глубокая учеба и компьютерное зрение. Да, вы правильно поняли! Законодатели моды здесь, чтобы остаться и сделать нашу жизнь намного проще.
Глубокое обучение - это разновидность машинного обучения. Машины используют глубокую архитектуру нейронной сети и алгоритмы; изучать задачи, которые содержат много скрытых слоев. Это позволяет машинам получать и получать знания из неструктурированных, категоризированных и немаркированных / маркированных данных.
Преимущество этой технологии заключается в том, что когда доступно больше данных, более опытные модели уступают место задачам обучения. Глубокое обучение принесло огромное улучшение
Это позволило технологическим компаниям специализироваться и предоставить платформы для обучения моделям глубокого обучения в области компьютерного зрения и других областях. Это также позволило им внедрять инновации и развивать области искусственного интеллекта.
Давайте взглянем на захватывающий мир приложений глубокого обучения для компьютерного зрения.
Глубокое обучение помогает преодолеть любые проблемы, с которыми сталкивается компьютерное зрение. Это распознавание лиц, классификация и локализация объектов, семантическая сегментация, раскраска и восстановление изображений.
Распознавание лиц, способность к компьютерному зрению - это способ распознавания человеческого лица с помощью интеллектуальных технологий. Технология использует биометрию для сопоставления черт лица с фотографии или видео и сравнивает информацию с базой данных известных лиц, чтобы найти соответствующее совпадение.
Это общая черта современных смартфонов и камер. Технология распознавания лиц помогает в проверке личности и является одним из наиболее востребованных приложений для компьютерного зрения с огромным коммерческим интересом.
Искусственный интеллект чрезвычайно преобразил реконструкцию образа. Это новая граница машинного обучения. Подход, основанный на глубоком обучении, повышает точность, скорость и надежность восстановления изображений.
Классификация с локализацией позволяет идентифицировать объекты определенного класса в изображениях и видео. Рисуя рамку вокруг объекта, он выделяет их местоположение. Технология особенно полезна в медицинской сфере.
Расширение классификации и локализации объектов - это обнаружение объектов. Это помогает в идентификации многих объектов различных типов в изображениях.
Гораздо более продвинутая форма классификации и локализации изображений - это семантическая сегментация. Благодаря нейронным сетям семантическая сегментация позволит модели классифицировать и найти все пиксели в изображении или видео.
Колоризация в сочетании с глубоким изучением может придать новый контекст и живость старым черно-белым фильмам и фотографиям. Он преобразует изображения в градациях серого в полноцветные изображения и имеет эстетическую привлекательность.
© www.machinelearningmastery.ru | Ссылки на оригиналы и авторов сохранены. | map