计算机视觉

计算机视觉的应用非常广泛，例如人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析、工业生产等等。本文将对计算机视觉应用中最为广泛的六大技术进行介绍。

根据 Future Market Insights 的最新预测，到 2033 年底，全球计算机视觉市场可能达到 261.1 亿美元，高于 2023 年的 129.1 亿美元，复合年增长率为 7.3%。

图像分割（Image Segmentation）是计算机视觉领域中的一项重要基础技术，是图像理解中的重要一环。

计算机视觉是一个显著增长的领域，有许多实际应用，从自动驾驶汽车到面部识别系统。该领域的主要挑战之一是获得高质量的数据集来训练机器学习模型。

让我们探索一些可以帮助解决经典计算机视觉或基于图像的深度学习问题的方法。

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。

自然语言处理(NLP)和计算机视觉是人工智能的两个分支，它们正在破坏网络安全。NLP是计算机理解和处理人类语言的能力，包括语音和文本。

随着深度学习技术不断取得进步，计算存储的扩大、可视化数据的激增，计算机视觉近年来蓬勃发展。

在人工智能计算机视觉技术中，图像数据标注是选择图像中的对象并按照名称进行标记的过程，图像数据标注有着广泛的细分应用……

文章只讨论“图像”数据增强技术，只详细地介绍各种图片数据增强策略。