计算机视觉:AI如何识别与理解图像
demi 在 周四, 01/11/2024 - 09:25 提交
本文将探讨计算机视觉中AI如何进行图像识别与理解的过程,并介绍相关应用和挑战。
图像识别是计算机视觉中的一个关键技术,旨在使计算机能够“看懂”图像并从中识别出特定的对象、场景或活动。它通过分析图像的像素、纹理、形状等特征,利用机器学习或深度学习模型识别图像中的内容。图像识别广泛应用于人脸识别、自动驾驶、工业检测、医疗诊断等领域,帮助系统做出智能决策。

本文将探讨计算机视觉中AI如何进行图像识别与理解的过程,并介绍相关应用和挑战。

机器学习与图像识别之间存在紧密的联系,两者相互促进,共同推动了现代科技的发展。

作为人工智能的一个子集,计算机视觉允许计算机和系统从数字化图像、视频和任何其他视觉辅助工具中提取有意义的信息。

本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。

建出一种机器实时理解人类价值观的计算框架,让机器人与人类用户通过实时沟通完成一系列复杂人机协作任务。

编程语言那么多,最适合图像识别的是哪种呢?

8月4日,清华大学计图(Jittor)团队发布了遥感图像物体检测算法库JDet,支持S2ANet,Gliding,RetinaNet,Faster R-CNN等主流的遥感图像物体检测模型。希望借助Jittor的性能优势和能较好地支持国产操作系统和芯片的特点,为我国的遥感领域的进步做贡献。

如今,澳大拉西亚的一种蜜雀已经忘记了如何交流,其主要的栖息地也遭到了严重的破坏,数量正在急剧减少。更糟糕的是,还有一些幸存者,它们住得太分散了,成年男性无法教年轻一代如何为配偶唱歌、说自己的语言。

6月30日,清华大学计图(Jittor)团队与刘世霞教授课题组合作开发的基于Jittor的可视化工具JittorVis正式发布。该工具用于帮助理解基于Jittor构建的深度神经网络模型的计算图结构和数据流信息。

光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)是将图像中的文字信息转化为可供计算机处理的字符信息的技术,发挥着计算机“眼睛”的功能,是机器与现实世界进行视觉交互的重要技术基础。