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.

Истинное значение глубокого обучения

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

• Распознавание речи
• Распознавание изображения
• Обработка естественного языка (НЛП)
• Компьютерное зрение

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.

Использование глубокого обучения в компьютерном зрении

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 лица

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.

Реконструкция изображений

Искусственный интеллект чрезвычайно преобразил реконструкцию образа. Это новая граница машинного обучения. Подход, основанный на глубоком обучении, повышает точность, скорость и надежность восстановления изображений.

Классификация и локализация объектов и семантическая сегментация

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.

Раскраска

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.

Не стесняйтесь обратиться ко мне

Оригинальная статья