深度学习和计算机视觉可以改善哪些应用?

你可能听说过深度学习和计算机视觉，你可能知道它们与人工智能有关。如果你和大多数人一样，你不太清楚这是什么意思。深度学习和计算机视觉有实际用途吗?简短的回答吗?是的。

深度学习与计算机视觉应用

人工智能不仅仅适用于科幻电影。深度学习和计算机愿景正在推动复杂的系统，并立即进行智能决策。让我们探索具有深入学习智能的三个计算机视觉应用程序。

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。对整个图像或照片进行复杂的分析。一些例子包括在医疗扫描上标注疾病，抄写手写笔记，以及在照片中识别人脸。

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。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“汽车的轿车和敞篷车的照片。

对象分割

也称为语义分割，目标分割在图像中检测到的每个对象周围画一条线。目标分割然后识别图像中属于目标的特定像素。

同样，数据集用于对象分割。在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开行人、车辆和道路危险是有用的。

图像重建

深度学习和计算机视觉甚至可以帮助恢复图像丢失或损坏的部分。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中重建旧的，损坏的照片和电影，该数据集包括图像以及该图像的副本，其中包含数据缺失。深度学习算法填补空白以创建整个图像。也许一些监视镜头只捕获了一半的攻击脸。深度学习可以生成完整的图像。

还有许多更深层次的学习和计算机视觉应用。在Vision Online上获取这些令人兴奋的技术的最新信息嵌入式视觉系统资源．