关于计算机视觉四大基础任务的问题,小编就整理了3个相关介绍计算机视觉四大基础任务的解答,让我们一起看看吧。
人工智能智慧生活内容?多语言翻译。
自然语言处理的一个主要应用方面就是外文翻译。生活中遇到外文文章,大家想到的第一件就是寻找翻译网页或者APP,然而每次机器翻译出来的结果,基本上都是不符合语言逻辑的,需要我们再次对句子进项二次加工排列组合。至于专业领域的翻译,如法律、医疗领域,机器翻译根本就是不可行的。
面对这一困境,自然语言处理正在努力打通翻译的壁垒,只要提供海量的数据,机器就能自己学习任何语言。机器从0开始进入一个领域(零成本进入)大概2周时间。所以,进入哪个领域都能高度垂直的做下去。比如,法律类专业文章翻译,优质法律文章的总量是有限的,让机器学习一遍这些文章,就可以保证翻译95%的流畅度,而且能做到实时同步。
2、虚拟个人助理。
虚拟个人助理是指使用者通过声控、文字输入的方式,来完成一些日常生活的小事。大部分的虚拟个人助理都可以做到搜集简单的生活信息,并在观看有关评论的同时,帮你优化信息,智能决策。
同时部分虚拟个人助理还可以直接播放音乐的智能音响或者收取电子邮件,这些都是虚拟个人助理的变化形式之一。虚拟个人助理应用在我们生活中的方方面面,音响、车载、智能家居、智能车载,智能客服多个方面。一般来说,听到语音指令就可以完成服务的,基本上都是虚拟个人助理。
学习视觉编程要什么基础?先做一个Abstract:
1行业应用背景,也就是整个系统的工作环境 需要了解的有:光源、光学镜头、摄像机和图像采集卡、图像信号处理卡
2数学基础,科学技术的本质最终都需要一个数学解释,这样才能从根本上理解科学原理,从而更好的应用技术,个人认为数学符号是现实客观世界的抽象表达,是看待世界的另一个角度,是我们处理问题的一种手段。这边主要涉及《矩阵论》《计算机原理》《计算机图形学》
3专业基础,这里就是现代科技中计算机视觉的由来了,涉及的知识浩如烟海,包括图像在计算机中的表达 ,根本是个矩阵,这里推荐一本经典入门数据《数字图像处理-冈萨雷斯》
4编程能力,这个根据不同应用领域涉及不同的语言范围 ,像我做AOI领域的主要用C#语言开发整体框架,图像处理用OpenCvSharp(还有很多其它的处理工具包),此外还有Qt+C++和Opencv的, Halcon和Visionpro也是工业界常用的
如果说是视觉编程基础的话 目前只能从系统组成上推荐了解这么多 ,真正到了实际开发中那只能是不断的学习的过程。
Details:
哈哈 本人目前正在从事视觉检测设备的开发 首先 视觉编程 按我理解应该是说的计算机视觉领域的
计算机视觉三大领域是什么?1. 图像分类(Classification),即是将图像结构化为某一类别的信息,用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。
2. 目标检测(Detection)。分类任务关心整体,给出的是整张图片的内容描述,而检测则关注特定的物体目标,要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息(classification + localization)。相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分离出感兴趣的目标,并确定这一目标的描述(类别和位置),因此检测模型的输出是一个列表,列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示)。
3. 图像分割(Segmentation)。分割包括语义分割(semantic segmentation)和实例分割(instance segmentation),前者是对前背景分离的拓展,要求分离开具有不同语义的图像部分,而后者是检测任务的拓展,要求描述出目标的轮廓(相比检测框更为精细)。分割是对图像的像素级描述,它赋予每个像素类别(实例)意义,适用于理解要求较高的场景,如无人驾驶中对道路和非道路的分割。
到此,以上就是小编对于计算机视觉四大基础任务的问题就介绍到这了,希望介绍计算机视觉四大基础任务的3点解答对大家有用。