コンピュータビジョンサービスとソリューション

インテリジェントマシンは、物事をよりよく理解して見るために、視覚世界を文脈的に正確に解釈できる必要があります。 コンピュータビジョンは、そのようなブランチのXNUMXつであり、むしろ技術的な専門知識であり、マシンの学習およびトレーニングモデルを開発して、画像やビデオをより受け入れやすくし、それによってマシンの識別および解読能力を向上させることを目的としています。

スタンドアロンテクノロジとしてのコンピュータビジョンは、視覚的自律性のいくつかの側面を考慮に入れています。 このアプローチは、人間の脳とその視覚的実体の知覚を模倣することに似ています。 モードオペランドには、改善された画像分類、オブジェクトの識別、検証、および検出、ランドマークの検出、オブジェクトの認識、そして最後にオブジェクトのセグメンテーションのためのトレーニングモデルが含まれます。

コンピュータービジョンの傑出した例には、侵入者検出システム、スクリーンリーダー、欠陥検出セットアップ、計測識別子、マルチカメラセットアップ、LiDARユニット、その他のリソースがインストールされた自動運転車が含まれます。

画像注釈は、コンピュータビジョンの教師あり学習ツールの一種であり、視覚をよりよく認識、識別、理解するためのAIモデルのトレーニングを目的としています。 データラベリングとも呼ばれる大量の画像注釈は、モデルを広範囲にトレーニングします。これにより、将来、推論を引き出して意思決定を行う能力がさらに高まります。

Computer Visionの画像注釈は、画像中心のデータセットに実用的なメタデータを正確に追加するための関連ツールを介して、異種の画像を分類することを目的としています。 簡単に言うと、画像注釈は、テキストまたはその他のマーカーを介して大量の画像をマークし、マシン側の理解を深め、それによって分類と検出に向けて画像をより適切にトレーニングします。