深度学习和计算机视觉可以改善三个应用

你可能听说过深度学习和计算机视觉，你可能意识到它们与人工智能有关。如果你和大多数人一样，你可能不太清楚这意味着什么。深度学习和计算机视觉有实际用途吗?简单的回答:是的。

人工智能不再是科幻电影的专利。深度学习和计算机视觉正在为复杂的系统提供动力，并正在做出明智的决定。让我们探索三种具有深度学习智能的计算机视觉应用。

1.图像分类

深度学习和计算机视觉最常见的用途之一是对图像进行分类。进行复杂的分析以标记整个图像或照片。一些例子包括在医学扫描上标记疾病，抄写手写笔记，以及识别照片中的面孔。

深度学习算法将图像与数据集中的图像进行比较，并搜索相似之处。用于图像分类的数据集包括先前标记的各种变化的图像，例如标记为“狗”的各种狗品种的照片，以及标记为“汽车”的轿车、轿跑和敞篷车的照片。

2.对象分割

也称为语义分割，对象分割在图像中检测到的每个对象周围画一条线。然后，对象分割识别图像中属于对象的特定像素。

同样，数据集用于对象分割。在具有深度学习的计算机视觉应用程序中，通常检测到的独立对象包括人、车辆和结构。目标分割对于自动驾驶汽车避免行人、车辆和道路危险是有用的。

3.图像重建

深度学习和计算机视觉甚至可以帮助恢复图像中缺失或损坏的部分。可能丢失数据的图像可能包括已损坏的照片。它还可能包括当一个人被另一个人或物体遮挡时的监控图像。

图像重建可以在数据集的帮助下重建旧的、损坏的照片和电影，数据集包括图像和数据丢失的图像副本。深度学习算法填补空白，创建完整的图像。也许某些监控录像只拍到袭击者的半边脸。深度学习可以生成完整的图像。

本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。

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