計算機視覺
機器能夠模擬人類視覺系統(tǒng)的幻想已經(jīng)不再只是幻想，如今，由于其廣泛應(yīng)用和巨大潛力，計算機視覺已經(jīng)成為最熱的人工智能子領(lǐng)域之一，那么到底什么是計算機視覺？其典型的任務(wù)是什么？它在行業(yè)中應(yīng)用現(xiàn)狀如何？今天我們就來一起分享。
計算機視覺是指針對圖像識別出圖像中的對象，及其特征，如形狀、紋理、顏色、大小等，像人類一樣盡可能地完整地描述圖像，但不僅只是要檢測到圖像前景中有幾個人、一條街道和幾輛車，還要能看出圖像中的人正在走路，其中有沒有人赤腳，推斷出圖中人物有沒有被車撞擊的危險；描述圖中人物的穿著、衣服顏色、材質(zhì)與紋理等等。
PART 01
▉分類及應(yīng)用
計算機視覺的典型任務(wù)可以分為四類，圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割和實例分割。
圖像分類是以圖像為輸入，輸出對該圖像內(nèi)容分類的描述的問題，他是計算機視覺的核心，實際應(yīng)用廣泛，對于計算機而言，圖像是由數(shù)字矩陣組成，圖像分類的最終目標(biāo)就是通過算法轉(zhuǎn)換數(shù)字矩陣到一個單獨的標(biāo)簽。
目標(biāo)檢測的目的是將圖像或者視頻中的目標(biāo)與不感興趣的部分區(qū)分開，判斷是否存在目標(biāo)，并確定目標(biāo)的具體位置。
語義分割是當(dāng)今計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵問題之一，宏觀上看，語義分割是一項高層次的任務(wù)，能為實現(xiàn)場景的完整理解鋪平道路，目的是以一些原始圖像作為輸入，輸出具有突出顯示的感興趣的掩膜，其實質(zhì)上是實現(xiàn)了像素級分類。
而實例分割可以說是在語義分割的基礎(chǔ)上，在像素層面給出屬于每個實例的像素。
在行業(yè)應(yīng)用上依賴于人工智能的創(chuàng)新，從電商到傳統(tǒng)行業(yè)，各種類型規(guī)模的公司都在利用計算機視覺的強大能力。
實體零售店利用計算機視覺算法和攝像頭了解顧客及其行為；
醫(yī)院可以用此類系統(tǒng)對MRI CT和X光等圖像進(jìn)行分析，找出腫瘤或者神經(jīng)系統(tǒng)疾病等癥狀；
計算機視覺幫助汽車的自動駕駛感知和了解周圍環(huán)境，進(jìn)行恰當(dāng)運行；
在農(nóng)業(yè)上，計算機視覺算法可以檢測或合理預(yù)測病蟲害，此類早期診斷可幫助農(nóng)民快速采取合適措施，減少損失，保證生產(chǎn)質(zhì)量；
銀行與零售業(yè)類似，對安全具備高要求的企業(yè)可從計算機視覺應(yīng)用中獲益，這些應(yīng)用對安防攝像頭拍攝的圖像進(jìn)行分析，從而識別顧客；
而從另一個層面上來講，計算機視覺也是國土安全任務(wù)中的強大工具，計算機視覺不僅能夠分析和分類圖像，還能對場景提供小細(xì)節(jié)、有意義的描述，為決策實時提供關(guān)鍵因素。
最后我們再說回未來互聯(lián)網(wǎng)場景——元宇宙，作為六大支撐技術(shù)之一，AI人工智能技術(shù)里的重要分支，計算機視覺是實現(xiàn)現(xiàn)實世界圖像的數(shù)字化關(guān)鍵，為元宇宙提供虛實結(jié)合的觀感。
