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04-302012

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計算機視覺咨詢 ─ 在市場上取得更大成就的可靠途徑

2012-04-30 網(wǎng)站建設觀點

計算機視覺領域

計算機視覺是一個先進的計算機專業(yè)領域，它基于再現(xiàn)人類視覺并允許機器更清楚地識別圖像和視頻中的對象。

人工智能技術的廣闊領域包括一組使計算機能夠提取所需信息的技術。這是具有集成概念的機器學習領域之一。

隨著深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的進步，出現(xiàn)了巨大的飛躍，CV 在與對象檢測和標記相關的任務中成功超越了人類。

計算機視覺的項目構(gòu)想

為了教計算機正確“看”，有必要收集大量數(shù)據(jù)并足夠精確地識別物體以突出相似的特征和標志。這些想法以不同的方式實施。

在工業(yè)、醫(yī)療、體育、航空航天、金融、廣告和其他領域可以看到計算機視覺使用的成功例子，導致需求和相關應用數(shù)量的增加。以下是一些最令人興奮的案例。

人體姿勢分析

簡而言之，Posenet是一個開源模型，它使用計算機視覺來確定圖像/視頻中人或物體的姿勢。

通過識別、定位和跟蹤人體骨骼關鍵點的坐標來執(zhí)行姿勢分析。該解決方案適用于：
運動分析或?qū)崟r監(jiān)控系統(tǒng)的活動識別；
增強現(xiàn)實目的；
機器學習；
動畫和視頻游戲。

通過 GAN 進行圖像轉(zhuǎn)換

Faceapp 是一個使用過濾器轉(zhuǎn)換輸入圖像的工具。在訓練中，生成對抗網(wǎng)絡（稱為GAN）使用兩個相互對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡，根據(jù)訓練數(shù)據(jù)的分布生成新數(shù)據(jù)。以下是可幫助您創(chuàng)建類似內(nèi)容的數(shù)據(jù)集：
名人;
閃爍的臉；
卡通套裝。

社交隔離

技術可用于實時跟蹤房間或區(qū)域中的人員，以查看他們是否遵守規(guī)范。

當對象超出邊界矩形時確定違規(guī)檢測。為了使儀器更準確，您可以使用遷移學習方法。還有各種預訓練的對象檢測模型，如YOLO和Mask R-CNN。

從 2D 圖像創(chuàng)建 3D 模型

Deep Mind 研究人員提出了一種人工智能系統(tǒng)，可以將 2D 圖像轉(zhuǎn)換為 3D 視覺效果。被稱為生成查詢網(wǎng)絡，它可以從不同角度感知圖像。

Nvidia 開發(fā)了一種可以預測圖像 3D 屬性的架構(gòu)。Facebook AI 提供了一個類似的工具，稱為3D 照片功能。

以下是一些相關的數(shù)據(jù)集：
宜家數(shù)據(jù)集；
OpenSurfaces數(shù)據(jù)集；
紐約大學深度數(shù)據(jù)集；
對象網(wǎng)絡3D。

醫(yī)學影像分析

CT 和 X 射線設備生成的圖像可以方便地轉(zhuǎn)換為交互式 3D 模型，以便對患者細節(jié)進行非常直觀、簡單而深入的解釋。

如何評估計算機視覺開發(fā)公司

探索開發(fā)公司的服務質(zhì)量、體驗和安全標準。
考慮對網(wǎng)站、LinkedIn 帳戶、評級平臺（Clutch、Manifest、Goodfirms）上的服務提供商的評論。
考慮規(guī)模和招聘機會，因為大中型供應商更有可能擁有所需的所有資源。
注意手中的設備和基礎設施。
確保符合 ISO、PCI、HIPAA 標準以及安全策略的有效性。
索要成功完成的項目組合。
您還應該檢查軟件工程師的悟性：

3-5年C/C++、Python、Java、.NET經(jīng)驗；
在人工智能和機器學習、大數(shù)據(jù)、云技術、DevOps 和質(zhì)量控制方面擁有豐富的經(jīng)驗；
最低技術棧：OpenCV、VisionWorks、PyTorch、TensorFlow、Caffe、SimpleCV；
在視覺項目開發(fā)、培訓、測試和模型優(yōu)化方面擁有成熟的技能；
具有對象分類、檢測和分割方法的經(jīng)驗；
OCR知識；自然語言處理；美國有線電視新聞網(wǎng)；
了解有監(jiān)督、無監(jiān)督學習和強化學習。
我們的工程師已準備好承擔計算機視覺領域最大膽的項目創(chuàng)意。

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