Apakah penglihatan komputer dalam kecerdasan buatan
Kecerdasan buatan (AI) muncul dengan pembangunan "agen pintar yang dahagakan pengetahuan". Ia adalah sumber yang mengenal pasti keperluan untuk pelbagai tindakan dan bertindak sewajarnya untuk mencapai hasil yang optimum. Kecerdasan buatan juga merujuk kepada mesin yang boleh mensimulasikan pembelajaran dan analisis manusia serta digunakan untuk menyelesaikan masalah
Apakah itu penglihatan komputer dalam kecerdasan buatan?
Penglihatan manusia telah mendapat manfaat daripada generasi pembelajaran cara membezakan objek yang berbeza, mengira jarak antara objek dan mengesan serta menyemak sama ada imej adalah tepat.
Membangunkan peranti digital yang boleh menangkap input imej atau video dengan cara yang sama seperti manusia adalah matlamat dalam bidang penglihatan komputer.
Computer Vision melatih komputer untuk melaksanakan tugas yang sama dengan lebih cekap daripada mata manusia, retina, saraf optik dan korteks mata, menggunakan algoritma, data dan kamera dan bukannya organ ini.
Aplikasi Kepintaran Buatan dalam Penglihatan Komputer
Pengecaman objek: Sejenis objek pengecaman teknologi penglihatan digunakan untuk mengenal pasti, mencari dan mengklasifikasikan imej atau benda digital di dunia nyata. Ia menggunakan kecerdasan buatan yang digunakan untuk menukar komputer menjadi pengesan objek yang boleh mengimbas imej dan video dunia sebenar. Ia memahami ciri-ciri sesuatu dan menentukan tujuannya, sama seperti individu.
Kualiti data latihan adalah penting untuk keberkesanan sistem pengecaman objek. Lebih banyak data bermakna model akan mengelaskan objek dengan lebih cepat berdasarkan ciri yang diketahui. Ciri-ciri imej mempengaruhi kemungkinan mengenal pasti objek dengan betul. Untuk menentukan label atau kategori objek dalam kecerdasan buatan, sistem mengira skor keyakinan. Untuk mendapatkan keputusan, pengiraan algoritma dalam pengecaman objek perlu difahami dengan teliti.
Pembahagian imej: Latih rangkaian saraf atau algoritma pembelajaran mesin untuk mencari objek tertentu berdasarkan piksel dalam imej untuk pembahagian imej. Untuk menentukan kehadiran objek, ia menganalisis setiap piksel objek secara bebas dan menyerlahkan tempat ia berada, bukannya melukis sempadan. Apabila objek sebahagiannya tersumbat atau tersembunyi, sistem tidak memberikan nilai kerana ia tidak dapat mengesan rakan bayang imej.
Sebagai contoh, jika terdapat imej kereta, algoritma akan menyerlahkan keseluruhan kereta dengan warna merah untuk menarik perhatian orang ramai, mengenal pasti ia sebagai kategori "kereta" dan memaparkan skor keyakinan ialah " 85%". Berdasarkan keputusan ini, algoritma 85% yakin bahawa objek dalam imej adalah kereta
PERTANIAN: Pertanian dan teknologi moden tidak selalunya seiring. Walau bagaimanapun, ladang di seluruh dunia menghapuskan kaedah dan alat yang lapuk secara berperingkat. Petani kini menggunakan visi komputer untuk meningkatkan perniagaan tani.
Syarikat agritech mengguna pakai teknologi canggih digabungkan dengan kecerdasan buatan untuk menumpukan pada penuaian dan penyemaian pertanian. Teknologi canggih seperti kawalan rumpai, penilaian kesihatan tumbuhan dan analisis cuaca boleh dilakukan menggunakan model AI. Visi komputer mempunyai banyak aplikasi semasa dan boleh diramal dalam pertanian, seperti pemantauan tanaman berasaskan dron, aplikasi racun perosak automatik, pemantauan hasil dan pengisihan dan pengelasan tanaman pintar, dsb.
Pengenalan muka: Walaupun digunakan terutamanya pada telefon pintar di peringkat peribadi, teknologi pengecaman muka adalah pemacu yang berpotensi untuk keselamatan awam. Fungsi penting pengecaman imej telah digunakan di banyak negara untuk mengenali wajah di tempat awam. Untuk mengesan wajah dengan ketepatan tertinggi, AI menggunakan algoritma pembelajaran mesin dan algoritma pembelajaran mendalam untuk melatih apl untuk mendapatkan hasil yang terbaik. Hasil yang disimpan kemudiannya diekstrak ke sistem bahagian belakang untuk analisis selanjutnya. Penggunaan teknologi ini amat membantu dalam mengenal pasti dan mengurangkan aktiviti yang berkaitan dengan jenayah, kecurian dan pecah masuk.
Pembuatan: Penglihatan komputer sering digunakan dalam sistem pemeriksaan kecerdasan buatan. Kaedah ini digunakan untuk meningkatkan produktiviti di gudang dan kemudahan R&D. Sebagai contoh, penglihatan komputer digunakan dalam sistem pemeriksaan untuk sistem penyelenggaraan ramalan. Untuk mengurangkan kegagalan produk dan kegagalan peralatan, alat ini sentiasa memeriksa persekitaran. Untuk membolehkan pekerja manusia mengambil tindakan selanjutnya, sistem memberitahu mereka tentang kemungkinan kerosakan atau produk yang rosak. Pekerja juga menggunakan penglihatan komputer untuk menyelesaikan tugas pembungkusan dan kawalan kualiti. Mengautomasikan proses intensif buruh seperti pengurusan produk dan pemasangan adalah satu lagi penggunaan penglihatan komputer. Barisan pengeluaran produk ketepatan seperti produk elektronik ialah bidang aplikasi produk kecerdasan buatan.
Kesimpulan
Visi komputer digunakan oleh banyak industri untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, mengurangkan perbelanjaan dan meningkatkan keselamatan. Apa yang menjadikan teknologi ini unik ialah cara unik ia memproses data. Sejumlah besar data yang kami hasilkan setiap hari digunakan untuk kelebihan kami kerana ia mengajar komputer untuk mengenali dan memahami objek. Visi komputer dalam bidang kecerdasan buatan menawarkan banyak peluang kepada pengguna dan perniagaan. Kereta pandu sendiri, diagnostik perubatan, pelabelan imej dan pembayaran tanpa tunai hanyalah beberapa daripada banyak kegunaan teknologi penglihatan komputer.
Atas ialah kandungan terperinci Apakah penglihatan komputer dalam kecerdasan buatan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Topik panas
1382
52
Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal
Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi
Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya
Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks
Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada
Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka
Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S
SK Hynix akan memaparkan produk berkaitan AI baharu pada 6 Ogos: HBM3E 12 lapisan, NAND 321 tinggi, dsb.
Aug 01, 2024 pm 09:40 PM
Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
