AI八大热门领域——2023那个合适您

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红目香薰 发表于 2023/02/09 11:43:26 2023/02/09
【摘要】 ​目录AI八大热门领域1、图像分类AI八大热门领域——2物体检测AI八大热门领域——3图像分割分类任务目标检测语义分割实例分割AI八大热门领域——4人脸识别AI八大热门领域——5OCRAI八大热门领域——6视频分析AI八大热门领域——7自然语言处理AI八大热门领域——8语音识别总结AI八大热门领域1、图像分类图像分类,是指判断图像中的物体属于什么类别。ImageNet用的比较多。咱们来看看百...

目录

AI八大热门领域1、图像分类

AI八大热门领域——2物体检测

AI八大热门领域——3图像分割

分类任务

目标检测

语义分割

实例分割

AI八大热门领域——4人脸识别

AI八大热门领域——5OCR

AI八大热门领域——6视频分析

AI八大热门领域——7自然语言处理

AI八大热门领域——8语音识别

总结




AI八大热门领域1、图像分类

图像分类,是指判断图像中的物体属于什么类别。

ImageNet用的比较多。咱们来看看百度的说明:

ImageNet项目是一个用于视觉对象识别软件研究的大型可视化数据库。超过1400万的图像URL被ImageNet手动注释,以指示图片中的对象;在至少一百万个图像中,还提供了边界框。ImageNet包含2万多个类别; 一个典型的类别,如“气球”或“草莓”,包含数百个图像。第三方图像URL的注释数据库可以直接从ImageNet免费获得;但是,实际的图像不属于ImageNet。自2010年以来,ImageNet项目每年举办一次软件比赛,即ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC),软件程序竞相正确分类检测物体和场景。 ImageNet挑战使用了一个“修剪”的1000个非重叠类的列表。2012年在解决ImageNet挑战方面取得了巨大的突破,被广泛认为是2010年的深度学习革命的开始。
 

ImageNet简介:

        ImageNet就像一个网络一样,拥有多个Node(节点)。每一个node相当于一个item或者subcategory。据官网消息,一个node含有至少500个对应物体的可供训练的图片/图像。它实际上就是一个巨大的可供图像/视觉训练的图片库。

ImageNet的结构基本上是金字塔型:目录->子目录->图片集。


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AI八大热门领域——2物体检测

物体检测,是要找到图像中物体的位置,并判断该物体所属的类别。

其实很多的时候都是英文标注的,但是我相信国内的AI领域的博主多了之后就会出现纯中文的备注方案。

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AI八大热门领域——3图像分割

在计算机视觉领域,从图像分类,到物体检测,语义分割、实例分割,任务的复 杂度是依次提高。

分类任务

检测出对象的位置和类别

不对同类型不同对象做出区别

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目标检测

将图片中的对象分别检测出来并检测其类别

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语义分割

将图片进行像素级分割

不对同类型的不同对象进行区分

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实例分割

同样对图片进行像素级分割

将不同的对象分别识别出来

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AI八大热门领域——4人脸识别

人脸识别,也称人脸比对,是指识别当前摄像头:中的人脸所属的身份,是否和数据库中的某个人身份一致。

多用于安防场景

  • 机场、客运站、火车站等安检
  • 核对身份证信息
  • 对比黑名单信息
  • 寻找失踪人员
  • 银行人脸识别
  • 信息验证

AI八大热门领域——5OCR

文字识别(Optical Character Recognition),就是将图片或扫描件中的文字识别成可编辑的文本。
能代替人工的录入,提升业务效率,是企业应用最广泛的AI产品之一。

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AI八大热门领域——6视频分析

视频分析的研究方向有:视频分类、视频物体分割、视频恢复与增强、视频指纹、视频结构化、视频摘要、视频生成。

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AI八大热门领域——7自然语言处理

自然语言通常是指一种自然地随文化演化的人类语言,不是大自然的语言,也不是动物的语言。

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AI八大热门领域——8语音识别

语音识别,指的是将语音信号转化为文字序列。

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声学模型,用于建模语音信号与音素之间的关系。音素分为元音与辅音两大类。如汉语音节啊(a) 只有一个音素,爱(ai) 有两个音素。
语言模型,用于建模音素与字词之间的对应关系。由于语音信号的时变性、噪声和其它- -些不稳定因素, 音素信息可能不准确。

总结

八个方向,根据自身的爱好选择自己的方向,当然也可以都搞一搞,但是不建议啊,毕竟精力有限,祝大家在新的一年能选好自己的路。

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