计算机视觉中可用机器学习的民主化
研究了机器学习系统的最小自动化部署技术,并比较了自动化部署技术的优劣,以帮助后来的采用者避免在实际使用案例中发生概括性错误,并选择更好的策略,同时提高机器学习系统的部署评估框架意识,有更全面、有用的评估指标,而不仅仅关注单一的因素,这对于行业决策者尤为重要。
Dec, 2022
人工智能应用越来越受到公众的关注,然而研究者在计算机视觉模型的理论假设与实际部署时面临一种被称为分布偏移的困境。本文讨论了识别这一突出差距的重要原因,探索了分布偏移的概念及其关键意义,并对数据中心领域用于解决这些问题的技术进行了深入概述。
Dec, 2023
本研究对图像标注软件进行了系统性的文献综述和分类,提出了组织结构、用户界面设计选项和用户支持技术的体系化方案,并应用于现有软件和文献领域,揭示了多个应用原型和关键领域,如医疗保健或电视中的图像检索或实例识别。
Apr, 2021
利用深度学习技术和计算机视觉,本文展示了如何识别产品磨损状态,以实现更好的产品使用和研发创新,通过生命周期评估表明,对于加工工具的二氧化碳排放量减少 12%,对于旋转阴极减少 44%,这可以作为指南,鼓励研究人员利用计算机视觉开发可持续智能产品服务系统,从而实现更清洁的生产。
Mar, 2023
计算机视觉和机器学习在研究员、科学家和大众的感知力方面产生了革命性的转变。本文探讨了计算机视觉在安全监控方面的潜力,并提出了一种新颖的视频运动追踪方法,通过使用动态信息图像和块状主导运动数据将运动分类为弧形、车道、汇合 / 分散和随机 / 块状运动,并研究了不同的光流技术、CNN 模型和机器学习模型。通过取得有希望的准确性达到其目标,结果可以训练异常检测模型,基于运动提供行为洞察,并增强场景理解。
Aug, 2023
深度学习与计算机视觉技术的集成应用效果的分析,通过构建分层神经网络实现了历史性的突破,能够进行端到端的特征学习和图像的语义理解,提出了深度神经网络模型在图像分类等任务中的卓越性能,同时指出了其在泛化和可解释性方面的局限性,并提出了未来改进的方向。深度学习与大量视觉数据的高效集成和发展趋势将继续推动计算机视觉领域的技术突破和应用扩展,构建真正智能的机器视觉系统。这种融合模式将为计算机视觉中前所未有的任务和功能提供强大的推动力,为相关学科和产业提供更强的发展动力。
Dec, 2023