深度學(xué)習(xí)在計算機視覺領(lǐng)域的應(yīng)用

李銳

就像人類的眼睛對于人類很重要一樣，計算機視覺對于人工智能來說也十分的重要。在人們生活領(lǐng)域中，計算機視覺技術(shù)發(fā)揮著越來越重要的作用，也因此擁有越來越高的地位。如今研究這項技術(shù)的人已經(jīng)越來越多，將這項技術(shù)推廣到了更大的應(yīng)用范圍，其在醫(yī)療、交通等領(lǐng)域中都發(fā)揮著重要的作用。與傳統(tǒng)的計算機學(xué)習(xí)方法相比，現(xiàn)在計算機領(lǐng)域中更加提倡深度學(xué)習(xí)的方法，本文分析了深度視覺學(xué)習(xí)在計算機領(lǐng)域的發(fā)展。

從本質(zhì)上講，計算機視覺系統(tǒng)是用生物視覺系統(tǒng)取代電子成像技術(shù)，然后利用一定的編程技術(shù)來處理視覺信息。這項技術(shù)使計算機能夠像人類一樣處理視覺信息，其短期目標(biāo)是完成相對簡單的計算機視覺感知任務(wù)。目前可以通過簡單的視覺任務(wù)來解決的問題，如分類位置、捕獲相關(guān)圖像或匹配圖像以及具體目標(biāo)的探測和識別。未來，科學(xué)家將不斷完善計算機視覺技術(shù)，實現(xiàn)對物體的科學(xué)探測，計算機視覺技術(shù)的進步可推動人工智能大踏步前進。

深度學(xué)習(xí)在計算機視覺中的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)在圖像分類中的應(yīng)用

圖像分類，即物體的分類，由計算機視覺技術(shù)采集的選定圖像組成。人們對深度學(xué)習(xí)的熱情始于2012年，在這一年，Alex和Hinton獲得了國際大型圖像識別比賽的第一名，他們的成功讓卷積神經(jīng)享譽世界，并且每年比賽都會為卷積神經(jīng)積累聲譽。他們的成功促進了人們在計算機視覺領(lǐng)域中運用深度學(xué)習(xí)熱情，自他們之后，就有無數(shù)的學(xué)者進行相關(guān)領(lǐng)域方面的研究。

最終，在2015年微軟開發(fā)的這項技術(shù)獲得了超過人類認知水平的圖像識別準(zhǔn)確率第一名。

深度學(xué)習(xí)在圖像檢測中的應(yīng)用進展

深度學(xué)習(xí)在圖像檢測中的應(yīng)用，要求能夠準(zhǔn)確收集照片并進行查找和分類。從目前圖像檢測發(fā)展的水平來看，這項技術(shù)仍然非常復(fù)雜，這主要是因為不同類型的圖像中存在不同的對象。但由于大量的實驗研究和無數(shù)科學(xué)家的奉獻，讓深度學(xué)習(xí)的發(fā)展越來越快，也最終實現(xiàn)了SSD技術(shù)的創(chuàng)作，其較高的精度和速度極大地推動了圖像檢測技術(shù)的進步。

深度學(xué)習(xí)在圖像分割中的應(yīng)用

作為圖像檢測的重要組成部分，圖像分割的主要目的是分割圖像上各種不同顏色的物體。如果真的想要做好圖像和文本檢測，那么開發(fā)圖像分割或語義分割就是重中之重，正在進行相關(guān)研究的科學(xué)家不計其數(shù)，但到目前為止，這一領(lǐng)域仍處于不斷探索的空間，期待更多人繼續(xù)研究。

實現(xiàn)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)———預(yù)測學(xué)習(xí)

對抗網(wǎng)絡(luò)的基本原理實際上是基于隨機噪聲，產(chǎn)生某種類型的圖像，其原理是根據(jù)輸入數(shù)據(jù)限制輸出。一些研究者認為，條件對抗本質(zhì)上是一種意象到另一種意象的翻譯，它的模型是指圖像分割技術(shù)，即根據(jù)圖形輸入一張照片并生成一幅圖像。隨著科技的發(fā)展，圖像已經(jīng)達到了超高分辨率，在此基礎(chǔ)上，人們逐漸使用對抗來創(chuàng)建網(wǎng)絡(luò)。例如，SRGAN模型方案可以通過樣本采集來還原原始高清圖片，并嘗試使用生成對抗性網(wǎng)絡(luò)模型的技術(shù)來還原圖像，使繪畫更自然、更貼近原始繪畫。這一項技術(shù)的發(fā)明，對于實現(xiàn)深度無監(jiān)督學(xué)習(xí)，也就是預(yù)測學(xué)習(xí)至關(guān)重要。

深度學(xué)習(xí)是人工智能的一種形式，計算機視覺的最終目標(biāo)是讓機器像人類一樣了解世界，隨著人工智能和計算機科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，計算機視覺領(lǐng)域有了很大的突破。