計(jì)算機(jī)視覺(jué)解釋了：AI如何學(xué)會(huì)看

計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一個(gè)人工智能（AI）和計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域，其重點(diǎn)是使計(jì)算機(jī)能夠解釋和理解世界視野的工作方式。 AI學(xué)習(xí)看到的過(guò)程涉及幾個(gè)階段和技術(shù)，使機(jī)器可以分析和理解圖像和視頻。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的核心是機(jī)器學(xué)習(xí)的概念，其中算法在大型圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了培訓(xùn)，以識(shí)別模式和功能。計(jì)算機(jī)視覺(jué)中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)的主要類型是深度學(xué)習(xí)，特別是通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。這些網(wǎng)絡(luò)旨在通過(guò)連續(xù)的處理層來(lái)檢測(cè)圖像中的邊緣，形狀和紋理來(lái)模仿人類視覺(jué)皮層處理視覺(jué)信息的方式。

圖像通過(guò)CNN的旅程始於輸入層，其中圖像的原始像素?cái)?shù)據(jù)被饋入網(wǎng)絡(luò)。隨著數(shù)據(jù)通過(guò)卷積層，使用不同的過(guò)濾器來(lái)提取諸如邊緣和紋理之類的特徵。然後將這些功能匯總並降低，以關(guān)注最相關(guān)的信息。網(wǎng)絡(luò)的最終層是完全連接的，其中功能根據(jù)培訓(xùn)數(shù)據(jù)分為類別。

培訓(xùn)AI以查看涉及為這些網(wǎng)絡(luò)提供大量帶註釋的圖像，從而使系統(tǒng)可以從示例中學(xué)習(xí)。學(xué)習(xí)過(guò)程是迭代的，在該過(guò)程中，將網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)與實(shí)際標(biāo)籤進(jìn)行比較，並且使用錯(cuò)誤來(lái)通過(guò)反向傳播來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重。在許多迭代中，網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別和分類圖像中變得更好。

培訓(xùn)AI用於計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的關(guān)鍵技術(shù)是什麼？

針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)的AI培訓(xùn)AI涉及幾種關(guān)鍵技術(shù)，主要圍繞著深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法。一些最重要的技術(shù)包括：

1. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN） ：CNN是現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基石。它們旨在攝入輸入圖像，將重要性分配給圖像中的各個(gè)方面/對(duì)象，並從另一個(gè)方面區(qū)分。 CNN的體系結(jié)構(gòu)靈感來(lái)自視覺(jué)皮層的組織，並包括從輸入圖像中逐步提取更高級(jí)別特徵的層。
2. 轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)：此技術(shù)涉及在新任務(wù)上使用預(yù)訓(xùn)練的模型。經(jīng)過(guò)預(yù)訓(xùn)練的模型經(jīng)常在像Imagenet這樣的大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行培訓(xùn)，已經(jīng)學(xué)會(huì)了一套豐富的功能，這些功能可能對(duì)新的但相關(guān)的任務(wù)有益。通過(guò)微調(diào)或調(diào)整預(yù)訓(xùn)練的模型，培訓(xùn)過(guò)程可以更快，更高效，因?yàn)樗昧爽F(xiàn)有的知識(shí)。
3. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：為了提高模型的魯棒性，使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來(lái)人為地?cái)U(kuò)展培訓(xùn)數(shù)據(jù)集。這可以包括諸如旋轉(zhuǎn)，縮放，裁剪和圖像翻轉(zhuǎn)之類的轉(zhuǎn)換。通過(guò)將模型暴露於這些變化中，它將學(xué)會(huì)對(duì)輸入數(shù)據(jù)的變化更加不變，從而提高其泛化功能。
4. 正則化技術(shù)：為防止過(guò)度擬合，使用輟學(xué)，L1和L2正則化等正則化技術(shù)。輟學(xué)在訓(xùn)練過(guò)程中隨機(jī)停用神經(jīng)元，這有助於防止網(wǎng)絡(luò)過(guò)於依賴任何單個(gè)神經(jīng)元。 L1和L2正則化增加了損失函數(shù)的懲罰，以限制模型參數(shù)的幅度。
5. 集合方法：結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)通常比任何單個(gè)模型都能產(chǎn)生更好的結(jié)果。諸如包裝和提升之類的技術(shù)用於訓(xùn)練多種型號(hào)，然後將其組合起來(lái)以做出最終預(yù)測(cè)，從而提高了整體準(zhǔn)確性和魯棒性。

AI如何解釋和處理視覺(jué)數(shù)據(jù)以識(shí)別對(duì)象？

AI通過(guò)一系列步驟來(lái)解釋和處理視覺(jué)數(shù)據(jù)以識(shí)別對(duì)象，這些步驟將原始像素?cái)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為有意義的表示。這是該過(guò)程的詳細(xì)分解：

1. 圖像採(cǎi)集：第一步是通過(guò)相機(jī)或其他傳感器捕獲圖像或視頻數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)通常以像素值的矩陣的形式表示，代表顏色和強(qiáng)度。
2. 預(yù)處理：原始圖像數(shù)據(jù)可能會(huì)進(jìn)行預(yù)處理，以提高質(zhì)量或標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)。這可以包括調(diào)整大小，歸一化或降噪。
3. 特徵提取：在CNN中，這是通過(guò)卷積層實(shí)現(xiàn)的。每層都將一組過(guò)濾器應(yīng)用於圖像，提取諸如邊緣，紋理和圖案之類的特徵。早期層檢測(cè)到簡(jiǎn)單的特徵，而更深的層檢測(cè)到更複雜的結(jié)構(gòu)。
4. 功能映射：隨著數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)，提取的功能通過(guò)池層被映射並降低。這有助於關(guān)注最相關(guān)的功能並減少計(jì)算負(fù)載。
5. 分類：網(wǎng)絡(luò)的最終層，通常完全連接，採(cǎi)用高級(jí)功能並將其分類為預(yù)定義的類別。這是通過(guò)將功能與從培訓(xùn)數(shù)據(jù)中學(xué)到的表示形式進(jìn)行比較來(lái)完成的。
6. 後處理：分類後，可以進(jìn)一步處理結(jié)果以完善預(yù)測(cè)，例如應(yīng)用非最大抑制以減少對(duì)象檢測(cè)任務(wù)中的重複檢測(cè)。

在整個(gè)過(guò)程中，AI利用了權(quán)重和偏見(jiàn)來(lái)準(zhǔn)確解釋視覺(jué)數(shù)據(jù)。模型的有效性取決於培訓(xùn)數(shù)據(jù)的質(zhì)量和網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在各個(gè)行業(yè)中的實(shí)際應(yīng)用是什麼？

計(jì)算機(jī)視覺(jué)在各個(gè)行業(yè)都有廣泛的實(shí)用應(yīng)用，徹底改變了任務(wù)的執(zhí)行和提高效率。這是一些關(guān)鍵應(yīng)用程序：

1. 衛(wèi)生保健：

   • 醫(yī)學(xué)成像：計(jì)算機(jī)視覺(jué)有助於分析X射線，MRI和CT掃描以檢測(cè)腫瘤，斷裂和其他疾病等異常。
   • 手術(shù)援助：AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)在手術(shù)過(guò)程中提供了實(shí)時(shí)援助，從而提高了精度和最小化錯(cuò)誤。

2. 汽車：

   • 自動(dòng)駕駛汽車：計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)於自動(dòng)駕駛汽車至關(guān)重要，使它們能夠檢測(cè)並識(shí)別物體，行人和路標(biāo)。
   • 高級(jí)駕駛員援助系統(tǒng)（ADAS） ：諸如車道出發(fā)警告，自動(dòng)緊急制動(dòng)和停車援助之類的功能取決於計(jì)算機(jī)視覺(jué)。

3. 零售：

   • 庫(kù)存管理：自動(dòng)化系統(tǒng)可以掃描貨架以跟蹤庫(kù)存水平並檢測(cè)到庫(kù)存的物品。
   • 免費(fèi)購(gòu)物：像亞馬遜這樣的商店使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)跟蹤客戶的選擇，並在離開(kāi)商店時(shí)自動(dòng)收費(fèi)。

4. 製造業(yè)：

   • 質(zhì)量控制：計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)檢查生產(chǎn)線上的產(chǎn)品以檢測(cè)缺陷並確保滿足質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)。
   • 機(jī)器人技術(shù)：配備了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的機(jī)器人可以更有效，準(zhǔn)確地執(zhí)行諸如組裝，排序和包裝等任務(wù)。

5. 農(nóng)業(yè)：

   • 作物監(jiān)測(cè)：配備計(jì)算機(jī)視覺(jué)的無(wú)人機(jī)和相機(jī)可以評(píng)估作物健康，檢測(cè)害蟲並優(yōu)化灌溉。
   • 收穫：自動(dòng)收穫系統(tǒng)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)來(lái)識(shí)別成熟的農(nóng)產(chǎn)品並精確地挑選它們。

6. 安全和監(jiān)視：

   • 面部識(shí)別：用於識(shí)別安全系統(tǒng)和公共空間中的個(gè)人。
   • 對(duì)象跟蹤：計(jì)算機(jī)視覺(jué)有助於跟蹤可疑活動(dòng)並檢測(cè)未經(jīng)授權(quán)的入侵。

7. 娛樂(lè)：

   • 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）和虛擬現(xiàn)實(shí)（VR） ：通過(guò)將數(shù)字信息疊加到現(xiàn)實(shí)世界或創(chuàng)建沉浸式虛擬環(huán)境來(lái)增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。
   • 內(nèi)容分析：在視頻遊戲和電影中用於場(chǎng)景理解和角色動(dòng)畫。

這些應(yīng)用說(shuō)明了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的多功能性，改變了傳統(tǒng)流程並在各種各樣的行業(yè)中啟用了新功能。

以上是計(jì)算機(jī)視覺(jué)解釋了：AI如何學(xué)會(huì)看的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！