目前,計(jì)算機(jī)視覺是深度學(xué)習(xí)中最熱門的研究領(lǐng)域之一。 它位于許多學(xué)術(shù)學(xué)科的交叉點(diǎn),例如計(jì)算機(jī)科學(xué)(圖形,算法,理論,系統(tǒng),體系結(jié)構(gòu)),數(shù)學(xué)(信息檢索,機(jī)器學(xué)習(xí)),工程學(xué)(機(jī)器人,語音,nlp,圖像處理),物理(光學(xué)) ),生物學(xué)(神經(jīng)科學(xué))和心理學(xué)(認(rèn)知科學(xué))。由于計(jì)算機(jī)視覺代表了對(duì)視覺環(huán)境及其上下文的相對(duì)理解,因此許多科學(xué)家認(rèn)為,由于其跨域精通,該領(lǐng)域?yàn)槿斯ぶ悄茴I(lǐng)域的發(fā)展鋪平了道路。
計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用場景有哪些?
最明顯的答案是,從這個(gè)研究領(lǐng)域中衍生出來的有用的應(yīng)用程序正在迅速增長。 這里只是其中的少數(shù)幾個(gè):
人臉識(shí)別:使用人臉檢測算法來應(yīng)用過濾器并在圖片中識(shí)別人臉。
圖片檢索:google圖片使用基于內(nèi)容的查詢來搜索相關(guān)圖片。 該算法分析查詢圖像中的內(nèi)容,并根據(jù)最匹配的內(nèi)容返回結(jié)果。
監(jiān)測:智能攝像頭在公共場所無處不在,用于檢測可疑行為。
生物識(shí)別:指紋,虹膜和面部匹配仍然是生物識(shí)別中的一些常用方法。
智能汽車:視覺仍然是檢測交通標(biāo)志和燈光及其他視覺功能的主要信息來源。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)方法的最新發(fā)展極大地提高了這些最新的視覺識(shí)別系統(tǒng)的性能。 借助攝像機(jī)和視頻中的數(shù)字圖像以及深度學(xué)習(xí)模型,機(jī)器可以準(zhǔn)確地識(shí)別和分類對(duì)象,然后對(duì)它們“看到的”做出反應(yīng)。 在不到十年的時(shí)間里,對(duì)象識(shí)別和分類的準(zhǔn)確率已從50%上升到99%-今天的系統(tǒng)在快速檢測視覺輸入并對(duì)視覺輸入做出反應(yīng)方面比人類更準(zhǔn)確。
ai技術(shù)已在多行業(yè)如制造、教育、交通、金融、醫(yī)療、安防等多個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了技術(shù)落地,應(yīng)用場景也愈來愈豐富,并且正在實(shí)現(xiàn)全方位的商業(yè)化。
ai視覺算法的碎片化是ai應(yīng)用落地的一大瓶頸
ai本身的賦能屬性,會(huì)緊緊和場景結(jié)合在一起,而場景則意味著個(gè)性化,因此隨著ai在行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的不斷深化,用戶對(duì)于ai應(yīng)用的訴求也將根據(jù)不同的場景變得越來越個(gè)性化和碎片化。
由于場景的碎片化,企業(yè)所提供的產(chǎn)品和解決方案也會(huì)呈現(xiàn)碎片化,當(dāng)前的情況是,無論是邊緣計(jì)算還是云計(jì)算,實(shí)際上都是在解決點(diǎn)狀的問題,但由于碎片化太嚴(yán)重,真正讓ai應(yīng)用落地是一個(gè)很痛苦的過程。
除此之外,其實(shí)還有算法的碎片化,大規(guī)模應(yīng)用問題由于算法持續(xù)不斷的更新,算法更新將成為一個(gè)永無止境的過程。這樣一來會(huì)讓廠商在進(jìn)行數(shù)據(jù)規(guī)劃、可視化檢索和大數(shù)據(jù)融合時(shí)增加不少難題。
緩解場景碎片化痛點(diǎn):一站式ai需求平臺(tái)
首先需要積累面向場景的數(shù)據(jù),第二個(gè)需要工程師開發(fā)面向場景的算法,第三需要大規(guī)模的訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行算法的訓(xùn)練,第四需要前后端的產(chǎn)品來承載智能算法,最后需要一個(gè)平臺(tái)軟件來對(duì)接智能功能和行業(yè)的需求。
基于此,不少芯片商、算法廠商以及設(shè)備商也在尋求一站式的ai需求及解決方案整合平臺(tái),直接建立更加高效的連接,加速 ai 技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的落地和應(yīng)用。無論是ai開發(fā)者,還是it服務(wù)商、硬件設(shè)備制造商、集成商,或是新一代各行業(yè) ai 服務(wù)商,入駐鈦靈 ai 市場都將是不錯(cuò)的選擇。這里不僅有基于企業(yè)需求對(duì)接的 ai 商業(yè)平臺(tái),更提供了ai產(chǎn)業(yè)所需的多維度機(jī)器學(xué)習(xí)模型、算法及硬件商品?;谕琯oogle的合作關(guān)系,平臺(tái)將努力提供更多的企業(yè)采購服務(wù),打造一站式ai賦能業(yè)務(wù)的領(lǐng)先平臺(tái)。
隨著人工智能、深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)在行業(yè)領(lǐng)域的深化應(yīng)用,以及5g時(shí)代的到來,面對(duì)碎片化的行業(yè)市場,落地能力將成為衡量一家ai公司競爭力的重要指標(biāo),而鈦靈ai市場正是解決了ai行業(yè)落地難的痛點(diǎn)和問題。如果團(tuán)隊(duì)擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán) ai 產(chǎn)品(軟硬件均可)及解決方案,可以申請(qǐng)入駐鈦靈ai市場。
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