Table des matières
Défis et limites de la vision par ordinateur : le chemin difficile vers la perfection
Tendances futures de la vision par ordinateur
Conclusion : Libérer le véritable potentiel de la vision par ordinateur
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Guide du débutant 2023 sur l'aperçu du CV

Nov 08, 2023 pm 05:17 PM
人工智能 计算机视觉

La vision par ordinateur est un domaine en croissance rapide qui peut élargir vos horizons. À la base, il apprend aux ordinateurs à voir et à comprendre les informations visuelles comme le font les humains. Ce guide complet révélera les concepts de base de la vision par ordinateur, explorera les applications populaires et examinera les tendances futures de la vision par ordinateur. Commençons par les bases. La vision par ordinateur est l'intersection de la science, des mathématiques et de l'intelligence artificielle, créant une symphonie de compréhension visuelle dans ce domaine. Les ordinateurs peuvent extraire des informations significatives à partir d’images ou de vidéos numériques. Des secteurs tels que la santé, la conduite autonome et le divertissement ont été complètement transformés par la magie de la vision par ordinateur

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L'évolution de la vision par ordinateur : des lignes simples à une reconnaissance époustouflante

Comment la vision par ordinateur s'est développée au fil des années et prospère ! Au début, notre algorithme est comme un nouveau-né, à peine capable d’effectuer certaines tâches basiques, comme la détection des contours. Mais grâce aux progrès étonnants du matériel et des algorithmes, la vision par ordinateur a atteint des sommets sans précédent. Nos algorithmes peuvent désormais reconnaître des objets, comprendre des scènes et même effectuer une segmentation d'images.

Concepts de base de la vision par ordinateur : percer les secrets des données visuelles

Pour vraiment comprendre la vision par ordinateur, nous devons maîtriser certains concepts de base. Comme vous pouvez l’imaginer, les données visuelles brutes sont comme un territoire inexploré dans lequel nous devons naviguer. Grâce à la représentation et au traitement des images, nous pouvons convertir ces images dans un format que l'algorithme peut traiter. Mais on ne peut pas s'arrêter là ! Nous devons plonger dans l’océan de pixels et utiliser des techniques d’extraction et de détection de caractéristiques pour découvrir des modèles et des structures cachés. Enfin, nous devons utiliser certains algorithmes avancés, tels que la reconnaissance et le suivi d'objets, pour apprendre à la machine à reconnaître et à suivre des objets en temps réel

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Applications populaires de vision par ordinateur : des rêves de conduite autonome aux miracles médicaux

Réécrit en chinois : La vision par ordinateur n’est pas seulement une magie théorique, c’est une magie pratique ! Tous les horizons ont reconnu son pouvoir. Prenez par exemple la conduite autonome et la robotique, qui s’appuient sur la vision par ordinateur pour détecter et naviguer dans le monde qui les entoure. Dans le domaine médical, la vision par ordinateur joue un rôle miraculeux dans l’imagerie médicale et le diagnostic, aidant les médecins à détecter les maladies et les anomalies. Et n'oubliez pas la réalité augmentée et la réalité virtuelle, qui ajoutent la magie de la vision par ordinateur à notre monde réel

Classification d'images et détection d'objets : les merveilles des étiquettes et des emplacements

Tâches de classification d'images. C'est comme un jeu consistant à attribuer des balises aux images et à les trier en différentes catégories. Nous y parvenons grâce à des algorithmes d’apprentissage supervisé, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) étant la vedette du spectacle, performants sur une variété de tâches de reconnaissance d’images. Mais nous ne nous arrêtons pas seulement aux étiquettes ! La détection d'objets passe au niveau supérieur, non seulement en trouvant des objets dans les images, mais aussi en les localisant.

Segmentation d'image et segmentation d'instance : limites et plus encore2023年初学者入门 CV 指南概述

La segmentation d'image revient à diviser une image en différentes régions ou segments, révélant les limites et les relations entre différents objets. La segmentation des instances va encore plus loin : elle identifie non seulement les objets, mais les distingue également même s'ils se chevauchent. C’est comme avoir une paire d’yeux supplémentaire et une capacité de distinction impeccable.

Comprendre l'apprentissage profond en vision par ordinateur : libérer la puissance du cerveau artificiel

Mesdames et messieurs, permettez-moi de vous présenter l'apprentissage profond, une technologie disruptive en vision par ordinateur. Nous donner la possibilité de créer des algorithmes hautement précis et efficaces a révolutionné le domaine. Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont les super-héros de l'architecture d'apprentissage profond. Ils ont battu des records et atteint des performances de pointe dans diverses tâches de vision par ordinateur. Mais ce n'est pas tout ! L'apprentissage par transfert est notre sauce secrète, nous permettant d'exploiter des modèles pré-entraînés et de relever de nouveaux défis avec des données limitées. N'est-ce pas excitant ?

Défis et limites de la vision par ordinateur : le chemin difficile vers la perfection

Amis, parlons du problème. La vision par ordinateur est peut-être époustouflante, mais elle comporte également des défis. Des conditions d'éclairage complexes et des angles de vision différents peuvent rendre notre algorithme moins précis. N’oubliez pas les occultations et le désordre dans les images, ils peuvent nous causer des maux de tête. Mais ce ne sont pas tous les problèmes auxquels nous sommes confrontés. Les considérations éthiques et les préjugés dans les systèmes de vision par ordinateur nécessitent notre attention. Nous devons veiller à ce que les résultats soient justes et impartiaux. Après tout, nous recherchons la perfection !

Tendances futures de la vision par ordinateur

L'avenir de la vision par ordinateur est très prometteur. Les modèles génératifs et les techniques de synthèse d’images progressent rapidement, permettant aux ordinateurs de générer des images réalistes et détaillées. De plus, l’IA explicable et l’explicabilité commencent à gagner du terrain, nous permettant de comprendre le processus par lequel les algorithmes prennent des décisions. La combinaison avec d’autres technologies révolutionnaires telles que la perception 3D et le traitement du langage naturel propulsera la vision par ordinateur vers de nouveaux sommets. Les opportunités pour l’avenir sont infinies !

Conclusion : Libérer le véritable potentiel de la vision par ordinateur

Mes amis, la vision par ordinateur a parcouru un long chemin, mais son voyage est loin d'être terminé. Depuis ses débuts jusqu’à la transformation des industries à travers le monde, elle continue d’évoluer et continue de démontrer des réalisations étonnantes. Les progrès de la vision par ordinateur sont étonnants. À mesure que nous avançons, nous devons relever le défi de garantir que les applications de la vision par ordinateur soient éthiques et justes. Libérons pleinement le potentiel de ce grand domaine et utilisons des machines haute définition pour façonner le monde futur

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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.

Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte

Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.

Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG. Jul 25, 2024 am 06:42 AM

L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes

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