


Explorer la vision par ordinateur (CV) : signification, principes, applications et recherche
La vision par ordinateur (CV) est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à permettre aux ordinateurs d'imiter le système visuel humain pour mieux comprendre et interpréter le contenu des images et vidéos numériques. Ce processus implique principalement l’acquisition d’images, le criblage, l’analyse, la reconnaissance et l’extraction d’informations. On peut dire que l’IA donne aux ordinateurs la capacité de penser, tandis que la CV leur donne la capacité d’observer et de comprendre.
La valeur de la vision par ordinateur
Les systèmes de vision par ordinateur sont formés et optimisés pour analyser un grand nombre de produits ou de processus en temps réel et aider à identifier les problèmes. Sa rapidité, son objectivité, sa continuité, sa précision et son évolutivité dépassent les capacités humaines. Il est capable d'inspecter les produits, d'observer les infrastructures ou les processus de production et d'effectuer des analyses en temps réel. L'application de cette technologie rend la découverte des problèmes plus efficace et plus précise.
Les derniers modèles d'apprentissage profond de vision par ordinateur démontrent une précision et des performances surhumaines dans les tâches de reconnaissance d'images du monde réel. Ces modèles ont réalisé des avancées significatives en matière de reconnaissance faciale, de détection d'objets et de classification d'images. Avec les progrès de la technologie, la vision par ordinateur a été largement utilisée dans diverses industries. Il joue un rôle important dans la sécurité et l’imagerie médicale, l’industrie manufacturière, l’automobile, l’agriculture, la construction, les villes intelligentes, les transports, etc. De plus, avec le développement continu de la technologie, la vision par ordinateur est devenue plus flexible et évolutive, ce qui ouvre également la possibilité de cas d’application plus pratiques.
Selon les estimations des médias concernés, le marché de la vision par ordinateur atteindra 144 milliards de dollars américains d'ici 2028.
Étapes et principes de travail de la vision par ordinateur
Commençons par comprendre les étapes de travail de base de la vision par ordinateur :
Étape 1, acquisition d'image, la caméra ou le capteur d'image saisit une image numérique.
Étape 2, prétraitement, l'entrée d'image originale doit être prétraitée pour optimiser les performances des tâches de vision par ordinateur ultérieures. Le prétraitement comprend la réduction du bruit, l'amélioration du contraste, le redimensionnement ou le recadrage de l'image.
Étape 3, traitement des algorithmes, les algorithmes de vision par ordinateur effectuent la détection d'objets, la segmentation et la classification d'images sur chaque image ou image vidéo.
Étape 4, traitement des règles, les informations de sortie doivent être traitées conformément aux règles de condition du cas d'utilisation. Cette partie effectue une automatisation basée sur les informations obtenues à partir des tâches de vision par ordinateur.
Jetons un coup d'œil au fonctionnement de la vision par ordinateur :
Les systèmes de vision par ordinateur modernes combinent les technologies de traitement d'image, d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond, en s'appuyant sur la reconnaissance de formes et l'apprentissage profond pour s'auto-entraîner et comprendre les données visuelles. La vision par ordinateur traditionnelle utilise l’apprentissage automatique, mais les méthodes d’apprentissage profond ont désormais évolué vers de meilleures solutions dans ce domaine.
De nombreuses méthodes hautes performances dans les applications modernes de vision par ordinateur sont basées sur les réseaux de neurones convolutifs (CNN). Ce réseau neuronal en couches permet aux ordinateurs de comprendre les données d'image de manière contextuelle. Avec suffisamment de données, l’ordinateur apprend à différencier les images. Au fur et à mesure que les données d'image traversent le modèle, l'ordinateur applique un CNN pour afficher les données. Les CNN aident les modèles d'apprentissage en profondeur à comprendre les images en les décomposant en pixels, auxquels sont attribuées des étiquettes pour entraîner des fonctionnalités spécifiques, appelées annotations d'image. Le modèle effectue des convolutions à l'aide des étiquettes, fait des prédictions sur ce qu'il voit, et vérifie de manière itérative l'exactitude des prédictions jusqu'à ce qu'elles soient conformes aux attentes. L'apprentissage profond s'appuie sur des réseaux de neurones et utilise des exemples pour résoudre des problèmes. Il apprend tout seul en utilisant des données étiquetées pour identifier des cas d'utilisation courants dans des exemples.
Domaines d'application de la vision par ordinateur
Fabrication : la vision par ordinateur industrielle est utilisée dans la fabrication pour automatiser l'inspection des produits, le comptage d'objets, l'automatisation des processus et améliorer la sécurité des employés grâce à la détection des EPI et des masques.
Soins de santé : Parmi les applications de la vision par ordinateur dans le domaine de la santé, un exemple frappant est la détection automatique des chutes humaines pour créer des scores de risque de chute et déclencher des alertes.
Sécurité : dans le domaine de la vidéosurveillance et de la sécurité, la détection du personnel est effectuée pour obtenir une surveillance périmétrique intelligente.
Agriculture : Le cas d'utilisation de la vision informatique dans l'agriculture consiste à surveiller automatiquement les animaux et à détecter précocement les maladies et anomalies animales.
Villes intelligentes : la vision par ordinateur est utilisée dans les villes intelligentes pour l'analyse des foules, l'analyse du trafic, le comptage des véhicules et l'inspection des infrastructures.
Commerce de détail : la vidéo des caméras de surveillance des magasins de détail peut être utilisée pour suivre les mouvements des clients afin de compter les personnes ou d'analyser le trafic piétonnier.
Assurance : La vision par ordinateur dans le domaine de l'assurance exploite la vision de l'IA pour la gestion et l'évaluation automatisées des risques, la gestion des sinistres et l'analyse prospective.
Logistique : Automatisation pour réduire les coûts en réduisant les erreurs humaines, la maintenance prédictive et l'accélération des opérations tout au long de la chaîne d'approvisionnement.
Pharmaceutique : La vision par ordinateur dans l'industrie pharmaceutique est utilisée pour l'inspection des emballages, l'identification des capsules et l'inspection visuelle du nettoyage des équipements.
Direction de recherche en vision par ordinateur
Reconnaissance d'objets : Déterminez si les données d'image contiennent un ou plusieurs objets ou classes d'objets spécifiés ou appris.
Reconnaissance faciale : reconnaissez les visages en les faisant correspondre à une base de données.
Détection d'objets : analysez les données d'image pour des conditions spécifiques et localisez les objets sémantiques d'une classe donnée.
Estimation de pose : estimation de la direction et de la position relatives d'un objet spécifique.
Reconnaissance optique de caractères : reconnaît les caractères dans les images, souvent combinée à l'encodage de texte.
Compréhension de la scène : analysez les images en segments significatifs pour l'analyse.
Analyse de mouvement : suivez le mouvement des points d'intérêt ou des objets dans des séquences d'images ou des vidéos.
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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

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.

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.

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

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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

Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S

Selon les informations de ce site le 1er août, SK Hynix a publié un article de blog aujourd'hui (1er août), annonçant sa participation au Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 qui se tiendra à Santa Clara, Californie, États-Unis, du 6 au 8 août, présentant de nombreuses nouvelles technologies de produit. Introduction au Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), anciennement Flash Memory Summit (FlashMemorySummit) principalement destiné aux fournisseurs de NAND, dans le contexte de l'attention croissante portée à la technologie de l'intelligence artificielle, cette année a été rebaptisée Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) pour invitez les fournisseurs de DRAM et de stockage et bien d’autres joueurs. Nouveau produit SK hynix lancé l'année dernière
