Computer Vision ou visão computacional é obtida com redes neurais convulsionais que podem usar imagens e vídeo para realizar segmentação, classificação e detecção para muitas aplicações.
A visão computacional tornou-se tão boa que pode ajudar em diversos factores, em diversas áreas e em diversos negócios.
O que é Computer Vision?
Visão computacional é um termo amplo para o trabalho realizado com redes neurais profundas para desenvolver recursos de visão semelhante à humana para aplicações, geralmente executados em GPUs. A NVIDIA usa muito isto.
Pode incluir treino específico de redes neurais para segmentação, classificação e detecção usando imagens e vídeos para dados.
Um exemplo é que a Liga Principal de Basebol está a testar chamadas assistidas por IA na base usando visão computacional. Julgar bolas e golpes em bolas de basebol que podem levar apenas 0,4 segundos para atingir a base não é fácil para os olhos humanos.
Isso poderia ser melhor administrado por um feed de câmara executado em redes de imagem e GPUs (Nvidia) que podem processar decisões em fracções de segundo a uma taxa de mais de 60 quadros por segundo.
Hawk-Eye , com sede em Londres, está a tornar isso uma realidade no desporto. O software SMART e de monitorização de bola com GPU NVIDIA da Hawk-Eye é implantado em mais de 20 desportos, incluindo basebol, basquetebol, ténis, futebol, críquete, hóquei e NASCAR.
No entanto, a visão computacional pode fazer muito mais do que apenas fazer ligações desportivas.
A visão computacional pode lidar com muitas outras tarefas. Desenvolvido com redes neurais convulsionais , a visão computacional pode realizar segmentação, classificação e detecção para uma miríade de aplicações.
A visão computacional tem infinitas aplicações. Com as mudanças na indústria da visão computacional que abrangem desportos, automóveis , agricultura , comércio, bancos , construção , seguros e muito mais, muito está em jogo.
3 coisas para saberes sobre visão computacional
Segmentação: a segmentação de imagens trata da classificação de pixels para pertencer a uma determinada categoria, como um carro, uma estrada ou um pedestre. É amplamente utilizado em aplicações de veículos autónomos, incluindo a pilha de software NVIDIA DRIVE , para mostrar estradas, carros e pessoas. Pensa nisso como uma espécie de técnica de visualização que torna o que os computadores fazem mais fácil de entender para os humanos.
Classificação: a classificação de imagens é usada para determinar o que há numa imagem. As redes neurais podem ser treinadas para identificar cães ou gatos, por exemplo, ou muitas outras coisas com um alto grau de precisão, dados dados suficientes.
Detecção: a detecção de imagens permite que os computadores localizem onde os objetos existem. Coloca caixas delimitadoras retangulares - como na metade inferior da imagem em cima - que contêm totalmente o objeto. Um detector pode ser treinado para ver onde os carros ou pessoas estão numa imagem, por exemplo, como nas caixas numeradas.
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