什么是計算機視覺?計算機視覺是人工智能(AI)領(lǐng)域的一個分支，它使計算機和系統(tǒng)能夠從數(shù)字圖像、視頻和其他視覺輸入中獲取有意義的信息，并基于該信息采取行動或提出建議。如果AI使計算機能夠思考，那么計算機視覺使它們能夠看、觀察和理解。HighMark可以進(jìn)行專業(yè)輔導(dǎo)嗎?可以的!

一、關(guān)于計算機視覺

計算機視覺的工作原理與人類視覺基本相同，只是人類有一個領(lǐng)先的優(yōu)勢。人類視覺通過幾十年的上下文來訓(xùn)練，學(xué)會如何區(qū)分物體、它們有多遠(yuǎn)、它們是否在移動，以及圖像中是否存在問題。

計算機視覺訓(xùn)練機器執(zhí)行這些功能，但它必須在更短的時間內(nèi)使用攝像頭、數(shù)據(jù)和算法，而不是視網(wǎng)膜、視神經(jīng)和視覺皮層。因為一個經(jīng)過訓(xùn)練的系統(tǒng)可以在每分鐘分析成千上萬個產(chǎn)品或過程，注意到微小的缺陷或問題，它可以迅速超越人類的能力。

計算機視覺廣泛應(yīng)用于從能源和公共事業(yè)到制造和汽車等各行各業(yè)，而且市場仍在不斷增長。預(yù)計到2022年，市場規(guī)模將達(dá)到486億美元。

二、計算機視覺是如何工作的呢?

計算機視覺需要大量的數(shù)據(jù)。它反復(fù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，直到能夠識別差異并最終認(rèn)出圖像。例如，要訓(xùn)練計算機識別汽車輪胎，需要向其提供大量的輪胎圖像和與輪胎相關(guān)的物品，以學(xué)習(xí)區(qū)分并識別輪胎，特別是沒有缺陷的輪胎。

為實現(xiàn)這一目標(biāo)，使用了兩種基本技術(shù)：一種被稱為深度學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)類型，以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。

機器學(xué)習(xí)使用算法模型，使計算機能夠自學(xué)有關(guān)視覺數(shù)據(jù)背景的信息。如果通過模型輸入足夠的數(shù)據(jù)，計算機將“查看”數(shù)據(jù)并自學(xué)如何區(qū)分一張圖像和另一張圖像。算法使機器能夠自主學(xué)習(xí)，而不是由某人編程來識別圖像。

CNN通過將圖像分解為帶有標(biāo)簽或標(biāo)識的像素來幫助機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型“查看”。它使用這些標(biāo)簽進(jìn)行卷積運算(對兩個函數(shù)進(jìn)行數(shù)學(xué)運算以生成第三個函數(shù))，并對它“看到”的內(nèi)容進(jìn)行預(yù)測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運行卷積并在一系列迭代中檢查其預(yù)測的準(zhǔn)確性，直到預(yù)測開始變?yōu)檎鎸崱Ｈ缓?，它類似于人類方式識別或看待圖像。

與人類在遠(yuǎn)處看到圖像類似，CNN首先辨別出清晰的邊緣和簡單的形狀，然后在進(jìn)行迭代預(yù)測時填充信息。CNN用于理解單個圖像。遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)以類似的方式用于視頻應(yīng)用，幫助計算機理解一系列幀中的圖片是如何相互關(guān)聯(lián)的。

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