IDC: 중국의 인공 지능 소프트웨어 및 애플리케이션 시장은 2022년 상반기에 23억 달러에 도달할 것입니다
최근 IDC는 2022년 상반기 중국 인공지능 소프트웨어 및 애플리케이션 시장 조사 보고서를 발표했습니다. 보고서에 따르면 2022년 상반기 전체 시장 규모는 23억 달러에 이를 것으로 예상된다.
IDC는 지난해 같은 기간과 비교해 전반적인 시장이 둔화되고 전염병의 영향을 크게 받았으며 인공 지능에 대한 자본의 관심이 소폭 감소하고 개발이 더욱 합리적이 되었다고 지적했습니다. 그러나 인공지능은 디지털 경제, 스마트 시티, 디지털 트윈, 디지털 트랜스포메이션, 메타버스, AIGC 등의 개념을 지원하면서 수천 개 산업의 통합과 혁신을 가속화하고 차세대 급속한 성장의 물결을 가져올 것으로 예상됩니다. .
컴퓨터 비전 시장 환경: 컴퓨터 비전 시장 규모는 2022년 상반기에 9억 7,600만 달러에 이를 것입니다. 시장 원동력은 주로 스마트 시티, 산업 품질 검사, 스마트 비즈니스 및 스마트 비즈니스가 가져온 시각적 장면에 대한 수요에서 비롯됩니다. 전염병 예방 및 통제.
음성 및 의미론 시장 구조: 음성 및 의미론 시장 규모는 2022년 상반기에 미화 10억 5,400만 달러에 이를 것입니다. 시장 원동력은 주로 음성 및 의미론 제품 애플리케이션의 대규모 구현과 지능적인 대화와 자연어 처리를 기반으로 새로운 시나리오에서 새로운 수요를 창출합니다.
머신러닝 플랫폼 시장 구조: 머신러닝 플랫폼 시장 규모는 2022년 상반기에 2억 7,500만 달러에 이를 것입니다. 이 기간에 시장 규모가 빠르게 성장하는 원동력은 주로 기업의 디지털 혁신 요구에서 비롯됩니다. 제조, 에너지, 새로운 소매 및 기타 시나리오의 개발도 포함됩니다.
IDC 중국 신흥 기술 연구 그룹의 수석 분석가인 Li Haoran은 현재 인공 지능 기술이 수천 개의 산업의 통합과 혁신을 가속화하고 있으며 새로운 시장 수요와 제품 서비스가 출현하고 전반적인 생태계가 번영하는 모습을 보이고 있다고 말했습니다. 수평적 확장과 수직적 깊이의 자본 시장은 점차 합리화되어 전체 산업의 건전하고 질서 있는 발전에 도움이 됩니다. 미래에 직면하여 기술의 진화와 업그레이드, 애플리케이션 패러다임의 전복과 혁신은 새로운 유니콘 기업과 개발 공간을 육성할 것입니다. 기업은 장기 및 단기 전략 개발 경로를 명확히 하고 인공 지능과 관련된 소프트웨어 서비스를 적극적으로 개발해야 합니다. , 업계 자원을 축적하고 벤치마킹 사례를 창출하여 점진적으로 시장 점유율을 확보하고 확대합니다.
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단일 단계와 이중 단계 표적 탐지 알고리즘의 차이점
Jan 23, 2024 pm 01:48 PM
객체 감지는 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업으로, 이미지나 비디오에서 객체를 식별하고 해당 위치를 찾는 데 사용됩니다. 이 작업은 일반적으로 정확도와 견고성이 다른 단일 단계 알고리즘과 2단계 알고리즘의 두 가지 범주로 나뉩니다. 단일 단계 표적 탐지 알고리즘 단일 단계 표적 탐지 알고리즘은 표적 탐지를 분류 문제로 변환하며, 속도가 빠르고 단 한 단계로 탐지를 완료할 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 과도한 단순화로 인해 정확도는 일반적으로 2단계 객체 감지 알고리즘만큼 좋지 않습니다. 일반적인 단일 단계 표적 탐지 알고리즘에는 YOLO, SSD 및 FasterR-CNN이 포함됩니다. 이러한 알고리즘은 일반적으로 전체 이미지를 입력으로 사용하고 분류기를 실행하여 대상 객체를 식별합니다. 기존의 2단계 타겟 탐지 알고리즘과 달리 미리 영역을 정의할 필요가 없고 직접 예측합니다.
AI 기술을 활용해 오래된 사진을 복원하는 방법(예제 및 코드 분석 포함)
Jan 24, 2024 pm 09:57 PM
오래된 사진 복원은 인공 지능 기술을 사용하여 오래된 사진을 복구, 향상 및 개선하는 방법입니다. 컴퓨터 비전과 머신러닝 알고리즘을 사용하는 이 기술은 오래된 사진의 손상과 결함을 자동으로 식별하고 복구하여 사진을 더 선명하고 자연스럽고 사실적으로 보이게 합니다. 오래된 사진 복원의 기술 원칙은 주로 다음과 같은 측면을 포함합니다: 1. 이미지 노이즈 제거 및 향상 오래된 사진을 복원할 때 먼저 노이즈를 제거하고 향상시켜야 합니다. 평균 필터링, 가우시안 필터링, 양방향 필터링 등과 같은 이미지 처리 알고리즘 및 필터를 사용하여 노이즈 및 색 반점 문제를 해결하여 사진 품질을 향상시킬 수 있습니다. 2. 이미지 복원 및 수리 오래된 사진에는 긁힘, 균열, 퇴색 등 일부 결함 및 손상이 있을 수 있습니다. 이러한 문제는 이미지 복원 및 복구 알고리즘으로 해결될 수 있습니다.
영상 초해상도 재구성에 AI 기술 적용
Jan 23, 2024 am 08:06 AM
초해상도 이미지 재구성은 CNN(Convolutional Neural Network), GAN(Generative Adversarial Network)과 같은 딥러닝 기술을 사용하여 저해상도 이미지에서 고해상도 이미지를 생성하는 프로세스입니다. 이 방법의 목표는 저해상도 이미지를 고해상도 이미지로 변환하여 이미지의 품질과 디테일을 향상시키는 것입니다. 이 기술은 의료영상, 감시카메라, 위성영상 등 다양한 분야에 폭넓게 활용되고 있다. 초고해상도 영상 재구성을 통해 보다 선명하고 세밀한 영상을 얻을 수 있어 영상 속 대상과 특징을 보다 정확하게 분석하고 식별하는 데 도움이 됩니다. 재구성 방법 초해상도 영상 재구성 방법은 일반적으로 보간 기반 방법과 딥러닝 기반 방법의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 1) 보간 기반 방법 보간 기반 초해상 영상 재구성
SIFT(척도 불변 특징) 알고리즘
Jan 22, 2024 pm 05:09 PM
SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘은 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 특징 추출 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 컴퓨터 비전 시스템의 객체 인식 및 일치 성능을 향상시키기 위해 1999년에 제안되었습니다. SIFT 알고리즘은 강력하고 정확하며 이미지 인식, 3차원 재구성, 표적 탐지, 비디오 추적 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 여러 스케일 공간에서 키포인트를 감지하고 키포인트 주변의 로컬 특징 설명자를 추출하여 스케일 불변성을 달성합니다. SIFT 알고리즘의 주요 단계에는 스케일 공간 구성, 핵심 포인트 탐지, 핵심 포인트 위치 지정, 방향 할당 및 특징 설명자 생성이 포함됩니다. 이러한 단계를 통해 SIFT 알고리즘은 강력하고 고유한 특징을 추출하여 효율적인 이미지 처리를 달성할 수 있습니다.
이미지 주석 방법 및 일반적인 응용 시나리오 소개
Jan 22, 2024 pm 07:57 PM
기계 학습 및 컴퓨터 비전 분야에서 이미지 주석은 이미지 데이터 세트에 사람의 주석을 적용하는 프로세스입니다. 이미지 주석 방법은 주로 수동 주석과 자동 주석의 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 수동 주석은 인간 주석자가 수동 작업을 통해 이미지에 주석을 다는 것을 의미합니다. 이 방법을 사용하려면 주석 작성자에게 전문적인 지식과 경험이 있어야 하며 이미지의 대상 개체, 장면 또는 특징을 정확하게 식별하고 주석을 달 수 있어야 합니다. 수동 주석의 장점은 주석 결과가 신뢰할 수 있고 정확하다는 점이지만, 시간이 많이 걸리고 비용이 많이 든다는 단점이 있습니다. 자동 주석은 컴퓨터 프로그램을 사용하여 이미지에 자동으로 주석을 추가하는 방법을 말합니다. 이 방법은 기계 학습과 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 모델을 훈련하여 자동 주석을 달성합니다. 자동 라벨링의 장점은 빠른 속도와 저렴한 비용이지만, 라벨링 결과가 정확하지 않을 수 있다는 단점이 있습니다.
컴퓨터 비전의 표적 추적 개념 해석
Jan 24, 2024 pm 03:18 PM
객체 추적은 컴퓨터 비전의 중요한 작업이며 교통 모니터링, 로봇 공학, 의료 영상, 자동 차량 추적 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다. 대상 객체의 초기 위치를 결정한 후 딥러닝 방법을 사용하여 비디오의 각 연속 프레임에서 대상 객체의 위치를 예측하거나 추정합니다. 객체 추적은 실생활에서 광범위하게 응용되며 컴퓨터 비전 분야에서 매우 중요합니다. 객체 추적에는 일반적으로 객체 감지 프로세스가 포함됩니다. 다음은 객체 추적 단계에 대한 간략한 개요입니다. 1. 객체 감지 - 알고리즘이 객체 주위에 경계 상자를 만들어 객체를 분류하고 감지합니다. 2. 각 개체에 고유 ID(ID)를 할당합니다. 3. 관련 정보를 저장하면서 프레임에서 감지된 개체의 움직임을 추적합니다. 표적 추적 표적의 유형
얕은 피처와 깊은 피처를 결합한 실제 적용 사례
Jan 22, 2024 pm 05:00 PM
딥러닝은 컴퓨터 비전 분야에서 큰 성공을 거두었으며, 중요한 발전 중 하나는 이미지 분류를 위한 심층 합성곱 신경망(CNN)을 사용하는 것입니다. 그러나 심층 CNN에는 일반적으로 대량의 레이블이 지정된 데이터와 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 계산 리소스와 레이블이 지정된 데이터에 대한 수요를 줄이기 위해 연구자들은 얕은 특징과 깊은 특징을 융합하여 이미지 분류 성능을 향상시키는 방법을 연구하기 시작했습니다. 이 융합 방법은 얕은 특징의 높은 계산 효율성과 깊은 특징의 강력한 표현 능력을 활용할 수 있습니다. 두 가지를 결합하면 높은 분류 정확도를 유지하면서 계산 비용과 데이터 라벨링 요구 사항을 줄일 수 있습니다. 이 방법은 데이터 양이 적거나 컴퓨팅 리소스가 제한된 애플리케이션 시나리오에 특히 중요합니다. 얕은 특징과 깊은 특징의 융합 방법에 대한 심층적인 연구를 통해
분산 인공지능 컨퍼런스 DAI 2024 Call for Papers: Agent Day, 강화학습의 아버지 Richard Sutton이 참석합니다! Yan Shuicheng, Sergey Levine 및 DeepMind 과학자들이 기조 연설을 할 예정입니다.
Aug 22, 2024 pm 08:02 PM
컨퍼런스 소개 과학기술의 급속한 발전과 함께 인공지능은 사회 발전을 촉진하는 중요한 힘이 되었습니다. 이 시대에 우리는 분산인공지능(DAI)의 혁신과 적용을 목격하고 참여할 수 있어 행운입니다. 분산 인공지능(Distributed Artificial Intelligence)은 인공지능 분야의 중요한 한 분야로, 최근 몇 년간 점점 더 많은 주목을 받고 있습니다. 대규모 언어 모델(LLM) 기반 에이전트가 갑자기 등장했습니다. 대규모 모델의 강력한 언어 이해와 생성 기능을 결합하여 자연어 상호 작용, 지식 추론, 작업 계획 등에 큰 잠재력을 보여주었습니다. AIAgent는 빅 언어 모델을 이어받아 현재 AI계에서 화제가 되고 있습니다. 오
