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手机也可以训练视频识别模型?麻省理工给您答案!|亚博存款安全快速

2021-07-04 来源:亚博存款安全快速
  • 本文摘要:近日,麻省理工学院和IBM沃森人工智能实验室的研究人员研发了一种新技术,可以在处置能力十分受限的手机或其他设备上训练视频辨识模型。

    近日,麻省理工学院和IBM沃森人工智能实验室的研究人员研发了一种新技术,可以在处置能力十分受限的手机或其他设备上训练视频辨识模型。用户可以上载任何照片,并编辑建筑物、植物群和固定装置外观的工具。视觉辨识作为深度自学的最弱技能,早已沦为了计算机视觉算法能用来分析医学图像,使自动驾驶汽车沦为有可能,并驱动人脸识别的发展。一般来说算法将视频拆分成图像帧,并在每个帧上运营辨识算法。

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    然后通过观察对象在随后的帧中的变化,将视频中表明的动作拼凑在一起。该方法拒绝算法“忘记”它在每一帧中看见的内容,以及它看见这些内容的顺序。

    新方法中,算法萃取每一帧对象的基本草图,并将它们变换一起。算法可以仔细观察草图中物体在空间中的移动,而不是忘记什么时候再次发生了什么。在测试中,研究人员找到,这种新方法训练视频辨识模型的速度是现有方法的三倍。

    它还能通过一台小型电脑和照相机来辨识手势,这些设备的电量仅够给自行车灯照明用。这项新技术有助增加现有计算机视觉商业应用于中的延后和计算成本。

    它可以通过加快自动驾驶汽车对起源于视觉信息的反应,让它们显得更加安全性。还可以关卡以前无法构建的新应用于,比如让手机协助临床病人或分析医学图像。麻省理工学院和IBM沃森人工智能实验室的研究是这一日益增长的趋势的一部分,这种趋势将最先进设备的模型增大到更加更容易管理的规模,也为计算机视觉领域寻找了更加多的落地方向。

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    当前计算机视觉的应用于场景主要有以下几个方向:人脸识别涉及数据表明人脸识别是人工智能计算机视觉领域中最热门的应用于。人脸识别技术目前早已普遍应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗等行业。据业内人士分析,我国的人脸识别产业的市场需求充沛,市场需求推展造成企业勇于投放资金。

    目前,该技术已不具备大规模商用的条件,未来三到五年将高速快速增长。而今年,这一技术未来将会在金融与安防领域步入大爆发。

    代表企业:旷视科技、依图科技、商汤科技、极链科技、云从科技等。视频监控视频监控分析是人工智能计算机视觉领域中第二大热门应用于。人工智能技术可以对结构化的人、车、物等视频内容信息展开较慢检索、查找。

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    这项应用于使得让公安系统在繁复的监控视频中搜索到罪犯的有了有可能。在大量人群流动的交通枢纽,该技术也被普遍用作人群分析、防控预警等。视频监控领域盈利空间辽阔,商业模式多种多样,既可以获取行业整体解决方案,也可以销售构建硬件设备。

    将技术应用于视频及监控领域在人工智能公司中正在构成一种趋势,这项技术应用于将首度在安防、交通甚至零售等行业引发应用于热潮。代表企业:商汤科技、旷视科技、依图科技等。图片辨识分析静态图片辨识应用于热度在视觉与图像领域中名列第三。将人工智能技术全然用作图片辨识分析的应用于企业数量并不如预期的多,有可能有以下几个方面原因:1、目前视频监控方向的盈利空间大,众多企业的注意力都放到了视频监控领域。

    2、人脸识别归属于图片辨识的一个应用于场景,做到人脸识别的大多数企业同时也在获取图片辨识服务,但是销售效果不欠佳,主要赢利点还在于人脸识别。3、图片辨识大多商用场景还归属于蓝海,潜力尚待研发。4、图片数据大多被大型互联网企业所掌控,创业公司数据资源较少。代表企业:旷视科技、极链科技、码隆科技等。

    无人驾驶随着汽车的普及,汽车早已沦为人工智能技术十分大的应用于投入方向,但就目前来说,想几乎构建自动驾驶/无人驾驶,距离技术成熟期还有一段路要回头。不过利用人工智能技术,汽车的驾驶员辅助的功能及应用于更加多,这些应用于多半是基于计算机视觉和图像处理技术来构建。

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    代表企业:纵目科技、Waymo、图森科技、驭势科技、佑驾创意、中天安驰等。工业视觉机器视觉可以较慢提供大量信息,并展开自动处置。

    在自动化生产过程中,人们将机器视觉系统普遍地用作工况监控、成品检验和质量掌控等领域。机器视觉系统的特点是提升生产的柔性和自动化程度。运用在一些危险性工作环境或人工视觉无法满足要求的场合;此外,在大批量工业生产过程中,机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。

    代表企业:创想智触、凯视欠佳、拓视觉、帆声图像、华睿科技等。随着更加多的人工智能研究被转化成为应用于,对更加小模型的市场需求将不会减少。国内也在计算机视觉领域增大了技术投资力度,问世了诸如商汤科技、旷视科技、依图科技、极链科技等杰出的人工智能初创企业。

    未来,这些杰出的人工智能企业也不会找寻到更加多的落地场景,之后推展计算机视觉这一技术在应用于场景较慢落地。


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