Asia Data

当需要微控制器或样本数据很少时，使用传统的计算机视觉方法。自动驾驶如果没有计算机视觉，自动驾驶根本不可能实现。例如，一种算法是 Tesla Vision，它是特斯拉自动驾驶仪的计算机视觉模块。这是一种深度学习方法，可以分割图像并将信息提供给人工智能，人工智能根据这些信息做出驾驶行为决策。人工智能识别街道标志、其他道路使用者和道路标记非常重要。由于具有深度学习的计算机视觉，所有这一切都不是一个（无法解决的）问题。

肿瘤检测
在医学领域，计算机视觉在放射学领域很有趣。一方面，医生持续短缺，另一方面，专家工作人员在长时间轮班期间存在注意力不集中、忽视细节的风险。计算机视觉通过自动搜索放射图像、显示异常断层扫描图像 医疗保险线索电子邮件列表 并标记其中的相关区域来为专业人员提供支持。这样做的好处是诊断和控制仍然由专业人员进行，但这可以减轻很多负担。研究假设至少可以节省 75% 的时间。使用的方法是使用 U-Net 进行分割。医疗保健领域的问题在于它总是涉及个人医疗数据，因此解决方案都是本地的，而云解决方案很少是一种选择。

文件识别
深度学习在计算机视觉中的一个重要应用是文档的自动识别和处理。示例包括自动识别病假条、发票和收据。优点是深度学习可以可靠地识别和处理印刷文本和手写文本。这过去是使用光学字符识别 (OCR) 方法来完成的。今天有深度学习识别和上下文识别。


前景
计算机视觉是与人工智能和自然语言处理相关的公司最重要的应用领域之一。为了表明您无需复杂的准备即可使用此类过程，我编写了自己的后端来提供这些功能。可以在这里找到。总之，我想说计算机视觉的应用是广泛的，在迁移学习的帮助下，可以取得快速进展或以相对可管理的努力建立概念验证。


您可以在我们之前发布的博客文章中找到来自 adesso 世界的更多令人兴奋的主题。

也很有趣

可解释的人工智能——简短介绍
马克·梅兹格图片
作者 马克·梅兹格

Marc Fabian Mezger 是一位人工智能专家顾问，专门研究医学深度学习、计算机视觉和漂移领域。他目前在人工智能和数据科学能力中心担任职务，负责为客户提供有关人工智能解决方案及其实施的建议。他拥有丰富的机器和深度学习知识。