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  • 计算机视觉前沿技术探索

    千次阅读 2018-11-24 09:10:29
    计算机视觉前沿技术探索   摘要:计算机视觉与最前沿技术如何结合? 计算机视觉软件正在改变行业,使用户的生活变得不仅更容易,而且更有趣。作为一个有潜力的领域,计算机视觉已经获得了大量的投资。北美计算机...

    计算机视觉前沿技术探索

     

    摘要:计算机视觉与最前沿技术如何结合?

    计算机视觉软件正在改变行业,使用户的生活变得不仅更容易,而且更有趣。作为一个有潜力的领域,计算机视觉已经获得了大量的投资。北美计算机视觉软件市场的总投资额为1.2亿美元,而中国市场则飙升至39亿美元。让我们来看看一些最有前途和更有趣的技术,因为这些技术可以让计算机视觉软件开发市场增长的更快。

    一、深度学习的进步

    深度学习因其在提供准确结果方面而广受欢迎。

    传统的机器学习算法尽管很复杂,但其核心仍然非常简单。他们的训练需要大量的专业领域的知识和数据(这是昂贵的),在训练发生错误时需要进行人为干预,而且,他们只擅长于他们接受过训练的任务。

    另一方面,深度学习算法通过将任务映射为概念层次结构的神经元网络了解手头的任务。每个复杂的概念都由一系列更简单的概念组合定义,而所有这些算法都可以自己完成。在计算机视觉的背景下,图像分类需要首先识别亮区和暗区,然后在移向全画面识别之前对线进行分类,然后进行形状分类。

    当你为他们提供更多数据时,深度学习算法也会表现得更好,这是典型的机器学习算法做不到的。对于计算机视觉,深度学习是一个好的方向。它不仅允许在深度学习算法的训练中使用更多的图片和视频,而且还减轻了许多与注释和标记数据相关的工作。

    零售业一直是实施计算机视觉软件的先驱。2017年,ASOS在为他们的应用添加了一个按照照片搜索的选项,之后许多零售商都跟进了。有些人甚至更进一步,并使用计算机视觉软件将在线和离线体验更紧密地结合在一起。

    一家名为Lolli&Pops的美食糖果零售商使用面部识别来识别经常走进商店的购物者。因此,商店的员工可以通过提供个性化的产品推荐和千人千面的折扣来个性化购物体验。

    特殊待遇可以提升品牌忠诚度,并将偶尔的购物者转变为经常性购物者。

    二、边缘计算的兴起

    连接到互联网和云的机器能够从整个网络收集的数据中学习并相应地进行调整,从而优化系统的性能。但是,并不能保证机器能够始终连接到互联网和云,这就是边缘计算的用武之地。

    边缘计算是指附接到物理机器的技术,例如燃气轮机,喷气发动机或MRI扫描仪。它允许在收集数据的地方处理和分析数据,而不是在云中或数据中心。

    边缘计算不能取代云。它只是允许机器在需要时单独处理新的数据。换句话说,边缘的机器可以根据自己的经验学习和调整,而不依赖于更大的网络。

    边缘计算解决了网络可访问性和延迟的问题。在边缘计算的发展下,设备可以放置在网络连接不良或不存在的区域,此外,边缘计算还可以抵消用于数据共享的云计算的使用和维护的一些成本。

    对于计算机视觉软件,这意味着可以实时更好地响应,并且只将相关数据发送到云中进行进一步分析,此功能对自动驾驶汽车特别有用。

    为了安全运行,车辆将需要收集和分析与其周围环境,方向和天气状况有关的大量数据,更不用说与路上的其他车辆通信,所有这些都没有延迟。如果通过云中心化的解决方案来分析数据可能很危险,因为延迟可能导致事故。

    三、点云(point cloud)对象识别

    最近在对象识别和对象跟踪中更频繁使用的技术是点云。简而言之,点云是在三维坐标系内定义的数据点的集合。

    该技术通常在空间(例如房间或容器)内使用,其中每个对象的位置和形状由坐标列表(X,Y和Z)表示,坐标列表称为“点云”。

    该技术准确地表示了物体在空间中的位置,并且可以精确地跟踪任何移动。点云的应用是无止境的。以下是一些行业的例子以及他们从这项技术中获得的好处:

    记录:资产监测,跟踪施工现场,故意破坏检测;

    分类:城市规划,审计工具,便于分析,绘制必要的公用事业工作

    变更检测:资产管理,货物跟踪,自然灾害管理。

    预测性维护:持续监控资产和基础设施,以预测何时需要维修。

    四、融合现实:VR和AR增强

    今天,任何VR或AR系统都会创建一个沉浸式3D环境,但它与用户所处的真实环境几乎没有关系。大多数AR设备可以执行简单的环境扫描(例如,Google ARCore可以检测平面和光线条件的变化),VR系统可以通过头部跟踪,控制器等检测用户的运动,但他们的功能也就这样了。

    计算机视觉软件正在推动VR和AR进入下一阶段的开发,有些人称之为Merged Reality(MR)。

    借助外部摄像头和传感器映射环境,以及眼动跟踪解决方案和陀螺仪来定位用户,VR和AR系统能够:

    感知环境并引导用户远离墙壁,物品或其他用户等障碍物。

    检测用户的眼睛和身体运动并相应地采用VR环境。

    提供室内环境,公共场所,地下等的指引。

    Lowe's五金店已在他们的商店中使用它,每个购物者都可以借用AR设备来制作他们的购物清单,并获得商店中每件商品的指示。AR设备可以实时使用楼层平面图,库存信息和环境映射以给出准确的指示。

    我们也可以通过实时3D面部识别功能更新虚拟艺术家应用程序,让客户可以看到不同的化妆产品在他们的脸上和不同光线条件下的外观。

    五、语义实例分割

    为了理解语义实例分割是什么,让我们首先将这个概念分为两​​部分:语义分割和实例分割。

    实例分割在像素级别识别对象轮廓,而语义分割仅将像素分组到特定对象组。让我们使用气球图像来说明与其他技术相比的两种技术:

    分类:此图像中有一个气球;

    语义分割:这些都是气球像素;

    物体检测:此图像中有7个气球,我们开始考虑重叠的对象;

    实例分割:这些位置有7个气球,这些是属于每个气球的像素;

    如果放在一起,语义实例分割方法将成为一个强大的工具。该工具不仅可以检测属于图片中对象的所有像素,还可以确定哪些像素属于哪个对象以及对象所在的图片中的位置。

    语义实例分割是土地覆盖分类的有用工具,具有各种应用。通过卫星图像进行的土地制图可以用于政府机构监测森林砍伐(特别是非法),城市化交通等。

    许多建筑师事务所也将这些数据用于城市规划和建筑开发,有些人甚至更进一步将其与AR设备相结合,以了解他们的设计在现实生活中的样子。



    作者:城市中迷途小书童
    链接:https://www.jianshu.com/p/8efe575c999c
    來源:简书

    简书著作权归作者所有,任何形式的转载都请联系作者获得授权并注明出处。

     

     

     

     

     

     

     

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  • 计算机视觉技术学习路线(3D视觉)

    千次阅读 2019-12-14 10:18:26
    2D视觉技术借助强大的计算机视觉和深度学习算法取得了超越人类认知的成就,而3D视觉则因为算法建模和环境依赖等问题,一直处于正在研究的前沿。近年来,3D视觉技术快速发展,并开始结合深度学习算法,在智能制造、...

    前言

    本文首发于公众号【3D视觉工坊】,原文请见超详细的计算机视觉技术学习路线

    3D视觉介绍

    我们生活在三维空间中,如何智能地感知和探索外部环境一直是个热点难题。2D视觉技术借助强大的计算机视觉和深度学习算法取得了超越人类认知的成就,而3D视觉则因为算法建模和环境依赖等问题,一直处于正在研究的前沿。近年来,3D视觉技术快速发展,并开始结合深度学习算法,在智能制造、自动驾驶、AR/VR、SLAM、无人机、三维重建、人脸识别等领域取得了优异的效果。

    3D视觉是计算机视觉的终极体现形式

    2D视觉技术主要在二维空间下完成工作,三维信息基本上没有得到任何利用,而三维信息才真正能够反映物体和环境的状态,也更接近人类的感知模式。近年来,学术界和工业界推出了一系列优秀的算法和产品,被广泛应用到各个领域。

    学术界:CVPR、ECCV、ICCV三大顶会每年和3D视觉相关主题的文章数量保持在十分之一左右,主要关注3D点云的识别与分割、单目图像深度图的生成、3D物体检测、语义SLAM、三维重建、结构光等。

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    工业界:3D视觉技术被广泛应用到人脸识别、智能机器人、自动驾驶、AR等领域,国内外相关公司推出了一系列产品。OPPO、华为和苹果等公司推出的3D+AI识别功能,通过扫描人脸三维结构完成手机解锁;自动驾驶领域通过分析3D人脸信息,判断司机驾驶时的情绪状态;SLAM方式通过重建周边环境,完成建图与感知;AR领域通过三维重建技术完成目标的重现。

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    3D视觉技术学习的难点?

    3D视觉是一个范围较广的概念,涉及到硬件选型、离散数学、非线性优化、最优化理论、矩阵论、多视图几何、空间变换、点云处理、计算机视觉、SLAM、深度学习等相关知识点,对初学者来说,几乎没有一个完整明确的学习路线可以参考,入门较为困难,难以深入,许多人走了很多弯路还是没有取得较好结果。然而,有价值的东西一般都很难,如果能够完全掌握,一定会非常有竞争力。
    目前关于3D视觉的书籍和论文过于零散,初学者很难掌握关键知识点,而且对于一些算法,不能够真正理解,许多人因为较高门槛以及不正确的学习方式,最终选择了放弃,错过了让自己升值的机会。

    3D视觉技术学习路线

    基于3D视觉领域缺少完整的知识路线,我和几个朋友共同完成了3D视觉技术学习路线总结,并以思维导图的形式呈现出来,主要包括17个小结,其中每个小结代表特定区域的知识点。学习路线的总结,需要较宽的知识面,由于自身有一定的知识盲区,若有缺漏之处还望指出,后续将会不断更新维护该学习路线~
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  • 深度卷积网络在许多计算机视觉任务上都获得了成功。然而,最准确的深度神经网络需要数百万的参数和运算,这使得模型的功耗、计算和内存消耗都无比巨大,进而导致在计算资源受限的低功耗设备上,大型深度卷积网络难以...
  • 点击上方,选择星标或置顶,不定期资源大放送!阅读大概需要15分钟Follow小博主,每天更新前沿干货【导读】计算机视觉伴随多个SOTA的完善和推进,已经进去深水区,各个论坛社区的毕业生和...

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    【导读】计算机视觉伴随多个SOTA的完善和推进,已经进去深水区,各个论坛社区的毕业生和从业者都一片卷声,大呼卷的不行,各种劝退,认为NLP目前才是蓝海,是未来深度学习的自由之地。那么实际情况是怎么样的呢?是因为CV对硬件有要求而NLP不需要硬件还是技术门槛过低,亦或是从业人员众多等。那么未来的深度学习应用应该朝哪个方向发力呢,才能做大蛋糕?

    本文节选了一些知乎上的高赞回答,分享给大家!

    来源:知乎

    编辑:深度学习技术前沿公众号

    作者:谢凌曦
    链接:https://www.zhihu.com/question/436846337/answer/1655746348
    来源:知乎

    我没看错吧?NLP是一片蓝海是自由之地?CV比较完善进入了深水区?一时间,我都不知道应该从哪个点开始吐槽了。

    因为题主问到了CV和NLP的比较。如果一定要横向对比的话,那么CV和NLP长期以来是互相学习、互相赶超的关系。虽然同属于AI这个大领域,也同样具有不确定性因而概率类方法占据绝对优势,但两者的性质还是存在诸多不同。具体来说:

    • CV信号是天然存在的,而NLP信号是人类创造出来、用于存储知识的。因此,CV信号维度高、信息密度低,而NLP信号维度低、信息密度高。这就意味着在NLP信号上进行自监督学习更容易,也意味着要在CV信号上进行自监督学习,需要事先进行某种意义上的信息提纯。

    • CV信号描述了对象的细节,具有一定的冗余度,而NLP信号是对象的抽象化描述,具有一定的模糊性。CV信号是层次化的,而NLP信号是结构化的。这些明显的对比,意味着要想在CV和NLP领域产生初级技术应用,算法需要关注的点是不一样的。CV更关注特征的抽象和domain之间的迁移,而NLP更关注单词间的联系和消歧义,等等。

    当前,CV和NLP面临的共同困难,都是标注信息的不完善——简单地说,人类提供的标签已经无法很好地指导学习过程,具体描述可以参考我昨天写的另一个回答:

    目前计算机视觉中的很多自监督方法的下游任务用有监督分类的意义是什么?(链接:https://www.zhihu.com/question/436646583/answer/1654089369)

    这也就意味着,有监督学习的红利已经基本吃完,业界急需从无标签数据中获取迈向下一代人工智能的钥匙。虽然这把钥匙仍未找到,但是我们基本可以确定大规模上游预训练+小规模下游微调的套路。NLP已经部分走通了这条路——虽然现在的GPT-3被批评为只有记忆没有常识,但是长远看,这条路应该是通的;而CV也需要迎头赶上。

    注意:以下是猜测

    如果对CV的未来走向进行判断,我认为一种很可能发生情况是复刻NLP的轨迹,由大厂完成超大规模图像预训练模型,随后将模型release给广大开发者使用。这条路一旦走通,将会深远地改变当前CV的格局和开发模式。当然,对于广大开发者而言,适应新的算法并不困难,适应新的生态可能会有一定的挑战。

    最后,谈到内卷的问题。内卷永远是存在的,只要大家认为这个领域的从业者的数量超过了它能够实际养活的数量。我对这个问题的看法是,CV在实际应用上的潜力远没有被发挥出来。如果更先进的技术路线能够达成,那么整个行业能养活的工程师数量一定会增加,到时候还会不会卷,就看会不会有更多人跳进这个坑里来了。

    作者:韦仕才
    链接:https://www.zhihu.com/question/436846337/answer/1664879388
    来源:知乎

    作为一名入门炼丹师我来谈谈我的观点。

    首先关于卷的这个问题,我觉得并不仅仅是因为或者所很大程度不是因为说cv入门门槛低,或者深度学习入门门槛低啥的,好歹它还需一块1080ti+是吧。看看隔壁的JAVA,那个真是有手就行(狗头),但是你看有人说开发岗卷吗?想必无数学长学姐都告诉过大家,遇事不决就学JAVA,或者再加点c++。而大家,至少我应该是几乎没听过说JAVA开发岗一片红海找不到工作啥的,至多就是入职的996,35岁的中年危机。甚至我认识的人很多是深度学习搞不下去了,找不到工作了,半年速成JAVA去找了开发的工作。同样都是那么多人入门,甚至转开发和JAVA的人更多,为啥就深度学习一片红海,问题出在哪呢?

    问题的核心其实在于供需失衡。首先是供给方,注意深度学习的红利是真的曾经存在过的!!!,并不从一开始就是泡沫在15-17年那会,前景看起来一片光明,学生们看到深度学习,计算机视觉带来的巨大福利,老师们看到这个东西好发文章,申项目,于是纷纷转向深度学习,计算机视觉。特别是随着深度学习框架的普及和硬件资源的不断升级, 深度学习的入门门槛越来越低, 两个月入门真的不是梦想。就连李飞飞,吴恩达,bengio,blabla等各路大神都纷纷离校创业或从业,所以大家没忍住诱惑走进了这个坑真怪不了什么,我也没忍住,毕竟那时候谁能想到会是现在这样,一切看起来都非常美好,智能时代仿佛近在眼前。但是现在在呢? 李飞飞又回到了斯坦福, 吴恩达开始去搞教育, bengio的公司或许将要贱卖(以低于融资成本的价格卖出),知乎上开始出现如何看待2019年算法岗一篇红海, 2020年算法岗灰飞烟灭, 而我前不久也还在吐槽如何看待深度学习复现难的问题。这中间发生了什么?

    这就需要谈到需求方的问题。首先很明显的是目前公司对算法岗,深度学习需求并没有像大家所想象的那么大,不然也不至于出现现在大家所说的一片红海灰飞烟灭的问题。可是为什么呢?说好的工业4.0呢,说好的光明前景呢?这就要谈到另一个问题,什么决定了公司的需求?梦想?热爱?不,是利益,99.9%公司都是如此剩下的0.1%也会慢慢变成如此。这里我想起了之前和师兄的聊天

    我的一个博士师兄是工作之后才来读博的,他17年硕士毕业去了海信做图像算法,后来有一天我们一起回寝室,师兄突然说起还好辞职,不然现在海信大裁员指不定就裁到他了。我说你们不是做算法的吗,怎么会裁到你们。师兄说裁的就是研发部门…,也就是算法岗可能的来源。我当时心想,不应该啊,研发部门不应该都是像达摩院, FAIR这种,关乎一个公司能否把握未来机遇,抓住下一个风口的重要部门吗,怎么说裁就裁。师兄说,因为不挣钱啊,我们公司墙上挂满了各种专利,但是实际能用来产生效益的没几个。不是每一个公司都能有那么大的魄力和资金投入做自己的算法研发的。更多是用别人做好的接口开发产品

    而像阿里,旷视,商汤这种提供算法支持的不应该有很大的算法岗需求吗?为什么还是会卷。其实他们的需求也没那么大,原因还是一样的,计算机视觉,深度学习并没能带来大家所期望应用和盈利。说到这,其实大家眼里的眼里这些公司也不容易,也卷的不行,那么多公司就分人脸识别,智能安防等几个领域的蛋糕,而且技术壁垒也没有大到非某家不可的地步。而这归根到底就是现在深度学习,计算机视觉能落地的场景真的不多

    所以这就谈到第二点了,现在计算机视觉的瓶颈。以下观点更多是从算法落地角度考虑的,可能存在一些局限。

    做过算法落地的人应该都深有体会,那些顶刊顶会上的sota算法,你用到实际场景里,如果不适用额外数据做微调,准确率掉一个30%到40%,再正常不过了。而且很多时候视任务的难易程度准确率从70%到85%甚至90%是可以靠数据堆出来的,但是再往上就没那么容易了。当然千万级别甚至更高数量级的数据那就另说了,毕竟人工智能人工智能,有多少人工就有多少智能。即使如此还会有极端情况存在你加数据可能都无法解决

    研一那会跟着师兄参加过一个复杂环境下人脸检测识别挑战赛,做的就是监控视频下白天黑夜各种复杂场景下的人脸识别。大家一看人脸识别,这不是做烂了吗,还有什么好做的?我当时也这么想,师兄可能开始也这么想,然后师兄两年就花在了上面,后来表示非常后悔。当时的情况就是白天下还好,基本都能识别差不多,黑夜路灯下,准确率极剧降到了10%各种优化弄到20%就已经惨不忍睹了,就这还拿了第五名。前面的是一起参赛的还有大华,云从这些大厂,这里就说说大华,专业做安防的,他们最后黑夜环境下准确率大概是70%,而且这里还不确实他们是不是用了自己的数据,总之我们是没数据。

    数据都不能解决,但还是要用,那怎么办,一般就只能限制场景,麻烦用户了。现在大家所能看到的落地应用多半是在一个尽量不影响用户体验的场景限制里,采集海量数据集,拟合一个模型然后使用。这个过程中真正起了大作用的,不是大家以为的那些sota模型,而是那些场景的约束和海量数据。以我做的活体检测为例,现在也有落地的应用了,阿里,小视科技,但是你们去用的时候它都会有请靠近远离摄像头让你距离摄像头的位置在指定距离,请保持禁止blabla一些限制,甚至有时候我都已经在这个范围里还不给我检测,用的贼恶心。这些限制能不能不要?不行,因为不加这东西就解决不了。

    紧接着上面就是关于计算机视觉的未来。我始终认为技术发展的终点就是产品,能够切实的落地影响或改变人们的生活,解决人们的实际需求。所以我一直觉得我今后会是一个工程师而不是科学家。而如果从这个角度看计算机视觉的未来那就是这样的。

    1. 我数据量不够的怎么办——小样本学习,迁移学习。

    2. 数据标注成本高怎么办——半监督,无监督。

    3. 我数据分布不均衡怎么办——长尾分布。

    4. 如何利用各种可能的数据来优化提高模型性能——多模态学习。

    5. 如何适应复杂场景(自然的,人为的)——深度学习的鲁棒性,泛化性研究,对抗学习。

    6. 算法出问题我怎么纠正和修改——深度学习可解释性问题。

    7. 我的模型怎么快速高效部署用于实际产品——机器学习系统,深度学习框架研究,模型压缩

    作者:二元倒回改造架构
    链接:https://www.zhihu.com/question/436846337/answer/1688862815
    来源:知乎

    就互联网公司的而言,CV能提供的岗位数肯定远不及NLP。这是由学科的根本性质决定的。

    目前CV的产出主要是感知智能,而NLP是认知智能,即用于“理解“的智能。可以说在整个AI链条里面,CV处在一个比较底层的位置,一般都是感知->理解->决策这样的pipeline结构。CV处在整个链条的底层,犹如操作系统之于计算机软件。

    为什么CV作为整个链条的底层,岗位反而那么少呢?这正如做操作系统开发的岗位也很少一样。互联网公司里,最重要、最耗费人力的事情是什么?是技术吗?当然不。搞技术关键是要靠聪明的头脑,而蛮力堆积是不行的。因此,CV这种处于技术链条底层的岗位,往往通过极少数关键的团队就可以积累了,这种偏技术的团队能提供的岗位很少,对求职者能力要求很高,是我等茫茫众生可望不可即的。不要看招聘启示上都写的“研发工程师”,国内绝大多数公司也只是把别人现成的技术拿过来用,拥有真正的技术部门的寥寥无几。即使是像Google、Facebook这样的大公司,技术部门也只占很少的比例。因为是整个系统的基石,CV的准确性、确定性都被提出了较高的要求,一般都做成一个功能非常纯粹、明确的模块,例如人脸识别、目标检测之类。说白了做CV的就是“工具人”,少数人做出成熟的模块,给下游使用,因此耗费不了多少人力。

    真正提供岗位的,还是做业务的部门。这种部门一般都是现成的技术拿过来用,虽然平时也会有一些相关的技术积累,但那也是有余力的个人或团队才能做的(一般这种团队里能有专利或论文发表,那绩效考核就可以拿到顶级的档次了)。那么对于做业务的团队,什么是核心呢?行内有个专业术语叫做“用户增长”,说白了其实就是蛊惑人心。人心是世界上最难测的东西,所以互联网公司才要花那么多时间、创造这么多岗位,进行各种AB实验、分层实验、用户分群实验......

    而NLP任务主要是认知智能任务,其实从根源上就很有“摸透人心”的意味。现代语言学的奠基人索绪尔就指出过语言符号的任意性:语言符号和客观事物之间的联系是约定俗成的,是不需要存在任何逻辑的。NLP中许多问题也是非常模糊、非常主观的。例如:用户搜索“香蕉”,应该召回“香蕉味牛奶”吗(只考虑召回,不考虑排序)?这些NLP的问题在不同场景下有不同的答案,很难有一个通用的解决方案,公司需要雇许多人、做许多实验去摸透人心,也带来了工作岗位的增加。

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    大家好,这是DLer-计算机视觉微信交流3群欢迎各位Cver加入DLer-计算机视觉微信交流大家庭 。

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  • 有的同学可能听说过计算机视觉与机器视觉这样的名词。而且这两种都是比较高端的技术,在我们的日常生活中其实也有很多地方的运用。那么,关于这两个视觉它们之间有什么相同或者不同的地方了。下面就由迪奥科小编来给...

    有的同学可能听说过计算机视觉与机器视觉这样的名词。而且这两种都是比较高端的技术,在我们的日常生活中其实也有很多地方的运用。那么,关于这两个视觉它们之间有什么相同或者不同的地方了。下面就由迪奥科小编来给大家介绍一下计算机视觉与机器视觉的区别在哪里。
      计算机视觉与机器视觉的区别在哪里?先聊聊计算机视觉吧。 "计算机视觉"是指用计算机实现人的视觉功能,对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。我们认为计算机视觉,或简称为“视觉”,是一项事业,它与研究人类或动物的视觉是不同的。它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型,从而用统计的方法来处理数据。
      计算机视觉与机器视觉的区别在哪里?机器视觉简单的来讲就是用机器代替人眼来进行测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分cmos和ccd两种)把图像抓取到,然后将该图像传送至处理单元,通过数字化处理,根据像素分布和亮度、颜色等信息,来进行尺寸、形状、颜色等的判别。
      但是计算机视觉与机器视觉又有相同的地方。因为机器视觉中包含图像数字化、图像操作和图像分析,通常使用计算机来完成。所以机器视觉技术又是覆盖图像处理和计算机视觉的专业。但计算机视觉又绝对不等同与机器视觉。因为计算机视觉算得上是计算机科学的一个分支,而机器视觉则是一个特殊的新型领域。
      计算机视觉与机器视觉的区别在哪里?相信大家看到这里已经对计算机视觉与机器视觉有了基础的了解。其实计算机视觉与机器视觉两者之间并没有明确的界线,两者都是相辅相成的。它们有着相同的理论,但在实际运用中却又有所不同。

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    万次阅读 多人点赞 2020-05-02 18:58:11
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  • 2021计算机视觉-包揽所有前沿论文源码 -上半年

    千次阅读 多人点赞 2020-12-19 11:11:41
    大家是否遇到过这种情况,就是在工作或者学习的时候,想去找一些方向的网络,但是呢,尴尬的是,老旧的...2019计算机视觉-包揽所有前沿论文源码 2020计算机视觉-包揽所有前沿论文源码 有兴趣的朋友可以加微信:a9442847
  • 点击上方“3D视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达整理:3D视觉工坊 | 来源:知乎https://www.zhihu.com/question/330153893/answer/1...
  • 一文读懂华为人工智能的星辰大海。2020 年 8 月 7 日,第五届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2020)在深圳正式开幕。CCF-GAIR 2020 峰会由中国计算机学会...
  • 2019计算机视觉-包揽所有前沿论文源码

    万次阅读 多人点赞 2019-10-23 11:36:33
    大家是否遇到过这种情况,就是在工作或者学习的时候,想去某些方向的网络...有兴趣的朋友可以加微信:a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么,一定要记得点赞!因为这是对我最大的鼓励。 一、目标检测 (1)...
  • 这是一篇计算机视觉入门指南,从概念、原理、用例等角度介绍了计算机视觉。 「机器能够模拟人类视觉系统」的幻想已经过时了。自 1960 年代第一批学术论文出现以来,计算机视觉已经走了很远,现代系统已经出现...
  • 当下计算机视觉技术无疑是AI浪潮中最火热的议题之一。视觉技术的渗透,既可以对传统商业进行改造使之看到新的商业机会,还可以创造全新的商业需求和市场。无论在电商、安防、娱乐,还是在工业、医疗、自动驾驶领域,...
  • 深度学习与计算机视觉

    千人学习 2020-07-13 17:12:35
    2、课程从计算机视觉理论知识出发,理论结合实战,手把手的实战代码实现(霍夫变换与模板匹配,AlexNet OCR应用,VGG迁移学习,多标签分类算法工程) 3、带你了解最前沿技术,各类型算法的优点和缺点,掌握数据增强...
  • 计算机视觉(Computer Vision, CV)作为人工智能(AI)的核心技术之一,在过去的二十年里发展迅猛,应用范围遍及工业、农业、军事、国防等多个领域。 计算机视觉主要完成哪些任务? 计算机视觉的内涵丰富,需要完成...
  • 未来5-10年计算机视觉发展趋势

    千次阅读 多人点赞 2020-05-21 09:35:50
    计算机视觉是人工智能的“眼睛”,是感知客观世界的核心技术。进入21世纪以来,计算机视觉领域蓬勃发展,各种理论与方法大量涌现,并在多个核心问题上取得了令人瞩目的成果。为了进一步推动计算机视觉领域的发展,...
  • 计算机视觉领域岗位人才供需比为0.09,相关人才属于极度稀缺程度。 —全文共11308字,阅读需要34分钟— 随着人工智能应用场景的拓展,我国正在不断促进人工智能技术落地,大力培养人工智能应用型人才。 为了洞悉“后...
  • 精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术,从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机...
  • 深度学习在计算机视觉领域,解决了或者推动了一大类非线性的映射函数学习的问题。但从落地角度来看,依赖于有标注大数据的深度学习也还存在非常多问题。
  • 计算机视觉经典书籍推荐

    千次阅读 2020-06-04 17:40:30
    无人机技术领域关于计算机视觉的应用也产生了不少优秀案例,如何更好的学习或深入计算机视觉呢?阿木实验室今天就为大家推荐一些计算机视觉值得阅读的经典书籍。 一、综合篇 1.《计算机视觉:算法与应用》 作者:...
  • 机器人视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能,也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。人类接收的信息70%以上来自视觉,人类视觉为人类提供了关于周围环境最详细可靠的信息。 人类视觉所具有的强大功能和...

空空如也

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计算机视觉前沿技术