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ai建筑分析图教程(ai图像识别技术原理)

人工智能(AI)正变得越来越智能化。机器学习模型存储的大量数据库,使您的AI能够在各种场景情况下识别、理解和预测的功能更加全面和敏捷。

感知周围世界的图像识别有助于计算机视觉准确地识别事物。没有图像识别,就不可能检测或识别物体。由于图像识别对于计算机视觉至关重要,因此我们需要更深入地了解这一点。

什么是AI图像识别?

作为计算机视觉的一部分,图像识别是一种通过检测和分析图像来识别自然环境中可见的物体,位置,人物或事物的艺术。最终,主要目的仍然是像人类大脑那样感知物体。图像识别旨在检测和分析所有这些事物,并从这种分析中得出结论。

但是,计算机视觉是一个更广泛的术语,包括收集,分析和处理从现实世界到机器的数据的方法。图像识别分析图像的每个像素,以提取与人类相似的有用信息。人工智能相机可以检测和识别通过计算机视觉训练开发的各种物体。

AI图像识别如何工作?

人类使用自然神经网络识别图像,这有助于他们识别从过去的经验中学到的图像中的对象。同样,人工神经网络可帮助机器识别图像。

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在AI神经网络中,有多层神经元可以相互影响。神经网络的结构和体系结构的复杂性取决于所需信息的类型。图像识别比您想象的要复杂得多,因为涉及到诸如深度学习,神经网络和复杂的图像识别算法之类的各种事物,使得机器实现这一目标成为可能。

如何训练AI识别图像?

为了使通过机器的图像识别成为可能,我们需要训练可以学习和预测准确结果的算法。让我们举个例子–如果看猫的图像,可以很容易地看出它是猫,但是图像识别算法的工作原理却有所不同。

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由于具有相似的属性,机器可以看到它的75%的猫,10%的狗和5%的动物,就像其他类似动物的动物一样,这被称为置信度得分。为了准确地预测目标,机器必须了解确切看到的东西,然后与先前的训练进行比较以进行最终预测。

人工智能图像识别中的神经网络

机器以不同于人的方式可视化和分析图像中的视觉内容。与人类相比,机器将图像视为由像素或通过矢量组合而成的光栅。卷积神经网络可以帮助机器明确地解释图像中发生的事情,从而完成这项任务。

卷积神经网络目前正在协助AI识别图像。但问题是如何使AI识别各种图像。答案是,这些图像将使用正确的数据标记技术进行注释,以生成高质量的训练数据集。

AI如何识别图像?

在识别图像时,各个方面都考虑了帮助AI识别感兴趣的对象。让我们找出在图像识别中如何识别事物类型以及什么类型。

面部识别

AI识别人脸是最好的例子之一,其中人脸识别系统会映射人脸的各种属性。并且在收集了此类信息之后,进行同样的处理以从数据库中发现匹配项。

如今,智能手机制造商正在使用面部识别系统为电话用户提供安全保护。他们可以将手机或各种应用程序解锁到设备中。但是,您的隐私可能会受到损害,因为您的数据可能会被收集而无需您担心。

但是目前,这些问题将通过通过地标标注生成的用于面部识别的更多改进数据集来解决。

物体识别

进行图像识别以识别该图像中的关注对象。视觉搜索技术的工作原理是识别图像中的对象,然后在网络上寻找它们。

文字检测

文本检测对于OCR转录很有用,在OCR转录中,从图像中提取文本并提供给其他用户(如文本分类或文本注释)使用,以创建用于基于NLP的机器学习模型开发的数据集。

模式识别

类似地,为了识别图片中的特定图案,使用图像识别。像在各种情况下执行的面部表情,纹理或身体动作。

用于AI模型的物体识别的图像标注。

借助数据标记服务,使对象识别成为可能。人工注释者花费时间和精力手动注释每个图像,从而产生了大量的数据集。机器学习算法需要大量的训练数据中的大部分来训练模型。

尽管在无监督机器学习中没有这样的要求,但是在没有标记数据集的有监督机器学习中,不可能开发AI模型。而且,如果您希望图像识别算法能够准确预测,则需要标记数据。

在数据注释中,使用为每个图像分配特定类别的各种图像注释技术来注释数千个图像。通常,大多数AI公司不会花费他们的劳动力或部署此类资源来生成标记的培训数据集。

外包是一种以较低的成本让敬业的专家完成此类工作的好方法。参与数据标注的公司可以更好地帮助AI公司节省培训内部标签团队的成本以及其他资源的支出。

可思数据是提供用于机器学习和深度学习的高质量训练数据集的行业领导者。它与知名客户合作,为计算机视觉和基于NLP的AI模型开发提供数据注释。

通过国际数据安全标准认证的世界一流基础架构,可思数据提供了一个出色的平台来获取不同行业的数据集。通过使用完全可扩展的解决方案,它可以与协作方法一起使用,从而使AI在各种未知领域中成为可能。

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