自動運転車、交通標識検出、顔認識、セルフチェックアウト。これらすべての高度なソリューションを統合するのは、コンピューター ビジョンです。
コンピューター ビジョンにより、コンピューターは生の画像から情報を抽出できるようになり、ビジネスをより効率的にデジタル化するための多くの機会が開かれます。
コンピュータ ビジョンがさまざまな業界にどのような変革をもたらしているのか、また、経営者が重要なビジネス課題を解決するのに役立つユニークな利点を見てみましょう。
1. オブジェクト検出
従来のコンピューター ビジョンの実装では、入力と出力の詳細な分析が使用されます。昔ながらの CV の典型的なワークフローは、画像内のオブジェクトを識別してラベルを付けるためのエッジ検出などの画像処理技術に依存しています。
コンピュータ サイエンスにおけるディープ ラーニング アーキテクチャの出現により、古典的な CV 手法 (定義された特徴構造に基づくものなど) から、AI 主導の画像ニューラル ネットワーク分析への大きな移行が生じました。画像内のデータほぼ完全に自動化されています。簡単に言うと、AI はプログラミングを完全に排除し、コンピューターが入力データを解釈し、画像の内容を認識するように訓練する、あまり監視されていないアプローチに置き換えます。
使用事例
AIが医療画像などの分野に参入すると、コンピューターは優れたパターン認識を使用して、生の画像内の微妙な要素(X線に微量のがん細胞が存在するなど)を識別します。放射線またはMRI。機械の推論をチェックするには人間の解釈と専門知識が依然として必要ですが、超高速分析の追加レイヤーは人間の知性を補完し、命を救うのに役立ちます。
自動運転車が米国や他の多くの国で道路を走行するにつれ、CV 分野は爆発的な成長を遂げようとしています。自動運転車はコンピュータービジョンなしには存在できません。車両の車載コンピューターは、道路上の潜在的な障害物について迅速に判断する必要があるため、高度に最適化された CV ベースの技術に依存しています。
医療、セキュリティ、製造などの分野では、AI 主導のシステムがどのように意思決定を行うかについての透明性が重要であることに注意することが重要です。ここで説明可能な AI が登場します。このテクノロジーにより、システムの結果を人間が理解できる方法で説明でき、AI アルゴリズムによる特定の決定の信頼性を示すことができます。
コンピューター ビジョンを使用して、次のビジネス課題を解決します:
- 公共セキュリティ (車両の識別、武器の種類の識別、不審なオブジェクトの位置など)。
- 販売の自動化と在庫管理 (在庫が少ない商品や棚に置き忘れられた商品の特定、空の棚の検出、品質管理の実行、セルフ チェックアウトの製品識別など)。
- 人的エラーを排除し、ワークフローでの二重カウントを防ぎます。
2. 光学式文字認識 (OCR)
光学式文字認識 (OCR) は、ドメイン固有のさまざまなタスクを解決できるコンピューター ビジョンの独自の実装です。 OCR は、入力画像から文字、数字、その他の文字を検出して抽出するように設計されています。
ユースケース
Google レンズは OCR を使用して、お客様が写真から外国語を翻訳したり、画像や Google 検索からテキストを抽出したりできるようにします。 OCR テクノロジーを使用すると、新聞、雑誌、書籍のスキャンからテキストを抽出して、従来のメディアを簡単にデジタル化することもできます。以前は、チベット仏教の宗教文書などの難解な文書を大学がデジタル化するのは困難でしたが、最新の OCR テクノロジーにより、非標準言語ファイルからテキストを簡単に抽出できるようになりました。
金融機関は、OCR を使用して顧客の生活の質を向上させています。たとえば、顧客が文書から国際銀行口座番号 (IBAN) を抽出したり、小切手の画像をスキャンしたりできるため、金融機関に行く必要がなくなります。銀行に入金してください。一部のアプリケーションでは、スキャンしてお金を借りることができます。支払いの詳細をデビット カードまたはクレジット カードで入力できるため、チェックアウト ウィンドウですべての支払い情報を面倒に入力する必要はありません。
政府は、国境での処理時間を短縮したり、文書を識別して登録したりするために OCR をよく使用します。最新のパスポートや運転免許証の機械読み取り可能な領域は、政府および商業環境の OCR システムと互換性があります。
3. 顔認識
物体認識と同様に、顔認識は、コンピューター ビジョンを使用して画像内の人間の顔の特徴を識別することを目的としています。古典的なコンピューター ビジョン手法では、「Haar のような特徴」を利用して顔の特徴の間のセグメントをカウントしますが、現代の顔認識の実装は、物体認識に人工知能が使用されるのと同じように、人工知能に依存しています。
使用例
顔認識テクノロジーは、モバイルおよび Web アプリケーションの脆弱性の防止に役立つため、セキュリティ アプリケーションにとって重要です。数え切れないほどの Apple iPhone ユーザーが、携帯電話のロックを解除するための生体認証として Apple の Face ID テクノロジーを利用しています。
小売業者は、既知の万引き犯を特定するために同様の実装を導入しています。ライブ スキャナはセキュリティ カメラ ストリームから顧客の顔をキャプチャし、既知の犯罪者のデータベースと相互参照します。同じテクノロジーは、法執行機関のデータベースから取得することで、行方不明の子供を見つけるのに役立ちます。
顔認識は、次のタスクを完了するのにも役立ちます:
- セキュリティとアクセス制御。
- 認証。
- 従業員の追跡。
- 医療における患者スクリーニング手順。
- 犯罪者を特定して追跡します。
次世代の顔認識ソフトウェアは、姿勢、手のジェスチャー、表情を見て、顧客がカジノで不正行為をしている可能性があるかどうかを判断することもできます。多くの犯罪者がマスクを着用して顔認識を回避しているため、同じセキュリティ ソフトウェアにバンドルされている歩行分析は、犯罪者の独特なフットワークと歩幅パターンに基づいて犯罪者を検出するのにも役立ちます。
4. 画像の回復とシーンの再構築
コンピューター ビジョン テクノロジーは、著しく劣化したアーカイブ映像や画像を復元することもでき、これは重要なビジネス テクノロジーとなる可能性があります。写真からノイズを除去するだけで十分な単純な場合とは異なり、コンピューター ビジョンは、大幅な変更と詳細な分析が必要な破損した画像の場合に役立ちます。画像の破損した部分は、多くの場合、フォトキャストの内容を評価する生成モデルを使用して埋められます。
使用事例
最新のニューラル ネットワークは、画像やビデオを復元するだけでなく、写真内のオブジェクトをスキャンするだけで 3D シーンを再構築できます。シーンの再構成は、考古学者、法医学の専門家、環境科学者、その他多くの専門家によって使用されている、革新的なコンピューター ビジョン パラダイムです。 RetrievalFuse のようなプロジェクトは、単一の RGB 画像からパノラマ 3D シーンを構築できます。
5. 人間の姿勢推定
姿勢推定は、人間の視覚能力をシミュレートすること、特に画像やビデオ内の姿勢やジェスチャーを認識することを目的としています。高度な人間の姿勢推定の初期の例のいくつかは、ピーター ジャクソンの『ロード オブ ザ リング』などの高額予算の映画に登場しました。時間の経過とともにコンピューティング リソースが拡大するにつれて、姿勢推定はさまざまな製品で活用されるようになります。
使用例
セキュリティ アプリケーションでは、姿勢推定は、顔認識が不可能な歩行を分析することで、潜在的なトラブルメーカーを特定するのに役立ちます。コンピューター ビジョンは、体の姿勢を分析することで、万引きをリアルタイムで検出するのに役立ちます。このシステムは、通常の買い物行動と、商品を手に取ってポケットやコートに隠すなどの不審な行動を区別できます。不審な行動が検出されると、管理者に警告が発せられ、泥棒が店を出る前に迅速に対応できます。
ビジネスで姿勢推定を使用する方法をいくつか紹介します:
- リハビリテーション測定分析。
- AI ベースのフィットネス コーチング アプリを開発します。
- 空間内での人体の位置を特定して、拡張現実アプリケーションを改善します。
- ゲームキャラクターのアニメーション。
- 店舗やショッピング モールでの人々の活動の分析。
姿勢推定はかつては計算上の大きな課題でしたが、クラウド コンピューティングとハードウェアの革新により、より多くの企業がこのテクノロジーを利用できるようになりました。
すべてが可能です
物体検出、顔認識、シーン再構成、画像復元、人間の姿勢推定などは、コンピューター ビジョン テクノロジのさまざまな実装のほんの一部です。次世代 AI の力のおかげで、ビジネスがどのような業界で運営されているかに関係なく、コンピューター ビジョンは、企業を競合他社に先んじさせる独自の利点を提供できます。犯罪現場の写真のフルデプス 3D モデルの再構築から工場ラインでの大量生産製品の欠陥の特定に至るまで、コンピューター ビジョンはあらゆる人のビジネスのやり方を変え続けています。
以上がコンピュータービジョンがビジネス課題の解決に役立つ 5 つの方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ai合并图层的快捷键是“Ctrl+Shift+E”,它的作用是把目前所有处在显示状态的图层合并,在隐藏状态的图层则不作变动。也可以选中要合并的图层,在菜单栏中依次点击“窗口”-“路径查找器”,点击“合并”按钮。

ai橡皮擦擦不掉东西是因为AI是矢量图软件,用橡皮擦不能擦位图的,其解决办法就是用蒙板工具以及钢笔勾好路径再建立蒙板即可实现擦掉东西。

虽然谷歌早在2020年,就在自家的数据中心上部署了当时最强的AI芯片——TPU v4。但直到今年的4月4日,谷歌才首次公布了这台AI超算的技术细节。论文地址:https://arxiv.org/abs/2304.01433相比于TPU v3,TPU v4的性能要高出2.1倍,而在整合4096个芯片之后,超算的性能更是提升了10倍。另外,谷歌还声称,自家芯片要比英伟达A100更快、更节能。与A100对打,速度快1.7倍论文中,谷歌表示,对于规模相当的系统,TPU v4可以提供比英伟达A100强1.

ai可以转成psd格式。转换方法:1、打开Adobe Illustrator软件,依次点击顶部菜单栏的“文件”-“打开”,选择所需的ai文件;2、点击右侧功能面板中的“图层”,点击三杠图标,在弹出的选项中选择“释放到图层(顺序)”;3、依次点击顶部菜单栏的“文件”-“导出”-“导出为”;4、在弹出的“导出”对话框中,将“保存类型”设置为“PSD格式”,点击“导出”即可;

Yann LeCun 这个观点的确有些大胆。 「从现在起 5 年内,没有哪个头脑正常的人会使用自回归模型。」最近,图灵奖得主 Yann LeCun 给一场辩论做了个特别的开场。而他口中的自回归,正是当前爆红的 GPT 家族模型所依赖的学习范式。当然,被 Yann LeCun 指出问题的不只是自回归模型。在他看来,当前整个的机器学习领域都面临巨大挑战。这场辩论的主题为「Do large language models need sensory grounding for meaning and u

ai顶部属性栏不见了的解决办法:1、开启Ai新建画布,进入绘图页面;2、在Ai顶部菜单栏中点击“窗口”;3、在系统弹出的窗口菜单页面中点击“控制”,然后开启“控制”窗口即可显示出属性栏。

引入密集强化学习,用 AI 验证 AI。 自动驾驶汽车 (AV) 技术的快速发展,使得我们正处于交通革命的风口浪尖,其规模是自一个世纪前汽车问世以来从未见过的。自动驾驶技术具有显着提高交通安全性、机动性和可持续性的潜力,因此引起了工业界、政府机构、专业组织和学术机构的共同关注。过去 20 年里,自动驾驶汽车的发展取得了长足的进步,尤其是随着深度学习的出现更是如此。到 2015 年,开始有公司宣布他们将在 2020 之前量产 AV。不过到目前为止,并且没有 level 4 级别的 AV 可以在市场

ai移动不了东西的解决办法:1、打开ai软件,打开空白文档;2、选择矩形工具,在文档中绘制矩形;3、点击选择工具,移动文档中的矩形;4、点击图层按钮,弹出图层面板对话框,解锁图层;5、点击选择工具,移动矩形即可。


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません

mPDF
mPDF は、UTF-8 でエンコードされた HTML から PDF ファイルを生成できる PHP ライブラリです。オリジナルの作者である Ian Back は、Web サイトから「オンザフライ」で PDF ファイルを出力し、さまざまな言語を処理するために mPDF を作成しました。 HTML2FPDF などのオリジナルのスクリプトよりも遅く、Unicode フォントを使用すると生成されるファイルが大きくなりますが、CSS スタイルなどをサポートし、多くの機能強化が施されています。 RTL (アラビア語とヘブライ語) や CJK (中国語、日本語、韓国語) を含むほぼすべての言語をサポートします。ネストされたブロックレベル要素 (P、DIV など) をサポートします。
