计算机视觉的相关优化有哪些,什么是计算机视觉?

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关于计算机视觉的相关优化的问题,小编就整理了2个相关介绍计算机视觉的相关优化的解答,让我们一起看看吧。

什么是计算机视觉?

「计算机视觉」(也叫「机器视觉」),就是在机器眼睛的后面安上大脑。这是一个让计算机能看懂图像的过程。任务分为:采集图像(摄像头、数字相机)→图像处理(计算机)→*控制设备(机械手臂、警报器或者反馈到下一个处理单元)当然,控制设备不总是必要的,取决于我们怎么使用计算机告诉我们的信息。我们不再满足能用更舒适的角度看到汽车周围的来往车辆,还希望汽车告诉我们,前方有障碍,需要减速。不再满足于能在监控后面看着各个路口拥挤的车辆,还希望计算机告诉我们,这个路口已达到红色级别拥堵,预计通过时间一个小时。不再满足于摄像头能帮我们在千里之外看着家里的婴儿和老人,还希望能在他们遇到困恼的时候,计算机第一时间向相关的人和机构发出警报。让机器能真正「看见」,这就是「计算机视觉」研究的目的。

除了深度学习,计算机视觉还有哪些方向值得研究?

机器视觉的终极目的,是像生物一样,让机器拥有自己的视觉。顺着这个思路,机器视觉的目的和意义,就很明确了。明确了机器视觉的目的后,机器视觉的任务也就明确了。所以,机器视觉的任务,应该包括以下几类:1.三维空间机器视觉感知。2.基于视觉感知的视觉识别。3.加入时间参数后的机器视觉感知和识别,比如视觉定位,运动感知,物体追踪等。4.基于视觉感和知的基础上视觉概念的生成和对视觉事件的理解和解析。

综上,目前的深度学习技术只是完成了机器视觉任务的第二项任务中的一个小部分。存在的主要问题包括:1.深度学习技术只是定性,不能定量,例如,只知道识别物体,不知道物体的大小尺寸,因为不是基于三维空间数据,无法定量检测。反过来说,深度学习技术应该基于三维空间进行,这样就可以实现定量检测和准确识别。2.深度学习技术需要大样本,标注后的学习过程,无法实现无监督,小样本的示范性学习,学习时消耗的功率和算力太多。

所以,目前的深度学习技术开辟了机器自动学习的模式和时代,特别是大规模神经网络结构,开辟了机器向人类大脑结构学习的方法和思路。目前的机器深度学习技术架构以及基础的运算架构只是一种过渡性技术,不远的未来一定被其它具有自学习,自组织的架构所替代。机器视觉是机器学习技术的最佳应用场所,未来的趋势是基于三维数据的一次性示范学习,以及基于基本视觉元素和属性基础上的高阶机器视觉概念的自动生成和自动学习。

到此,以上就是小编对于计算机视觉的相关优化的问题就介绍到这了,希望介绍计算机视觉的相关优化的2点解答对大家有用。

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