В настоящее время, с непрерывным развитием аппаратных технологий, был разработан искусственный интеллект. Кроме того, многие люди применяли методы глубокого обучения искусственного интеллекта для распознавания объектов, чтобы постепенно повышать эффективность и скорость распознавания объектов, и многие проекты, связанные с глубоким обучением, запускались один за другим. В этой статье мы кратко объясним, как модель может распознавать изображение. Он также представляет алгоритм YOLO, который очень популярен в последние годы.
Что такое алгоритм YOLO
YOLO — это аббревиатура от «You Only Live Once», что означает «жить настоящим моментом» и когда-то было популярным сленговым термином. В этом смысле автор алгоритма YOLO назвал алгоритм «You Only Look Once», что означает обнаружение объектов. Обнаружение объектов — относительно простая задача компьютерного зрения, которая может находить определенные объекты на изображении не только для определения типа объекта, но и для отметки местоположения объекта.
Основная идея YOLO состоит в том, чтобы захватывать объекты из входных фотографий любого размера с помощью сверточных слоев, стеков и остаточных сетей, концептуально разрезая их на сетки SxS, и каждая сетка предсказывает три типа информации, которые представляют собой смещение ограничивающего прямоугольника ( координаты центра x, y, ширина ограничивающей рамки, w, h), индекс достоверности ограничивающей рамки (наличие ограничивающей рамки) и вероятность принадлежности к каждой категории. Затем IoU или его вариант (GIoU, DIoU, CIouU) сравнивается с правильным ответом, и процесс обучения корректируется для получения более точной ограничивающей рамки.
Приложения для обнаружения объектов
С развитием технологий искусственного интеллекта в нашей жизни постепенно появилось множество приложений, таких как проверка того, носят ли люди маски в постэпидемическую эпоху; или обнаружение дефектов объектов, таких как выбоины на дорогах, трещины в наружных стенах и опорах мостов; и другие области, такие как анализ транспортных потоков, анализ медицинских изображений, анализ биологических изображений, анализ промышленной безопасности и т. д., все они могут использовать технологию обнаружения объектов, чтобы помочь нам быстро анализировать изображения.
Анализировать ценность приложений для предоставления более качественных услуг
Поскольку технология YOLO открыта, быстро появляются различные приложения. Например, в обрабатывающей промышленности можно обнаруживать аномальные продукты, в сельском хозяйстве можно определять местонахождение риса, а затем оценивать урожай, во время текущей эпидемии можно обнаруживать человеческое лицо и определять температуру по тепловому изображению, чтобы определить, есть ли у входящего и выходящего персонала. лихорадка, в пробке может обнаруживать поток транспортных средств или пешеходов, а затем контролировать секунды светофора, чтобы движение было более эффективным.
Приложение для распознавания перекрестков
С развитием полупроводниковых и электронных технологий в будущем все более популярными будут становиться беспилотные автомобили, среди которых обнаружение объектов является одной из важнейших технологий искусственного интеллекта для беспилотных автомобилей. Чем быстрее автомобиль может различать больше видов объектов на дороге, тем быстрее беспилотный автомобиль может принять соответствующие меры, например, притормозить, резко затормозить, сделать небольшой поворот или разогнаться. быть идентифицирован в течение одной сотой секунды или даже меньшего времени.
Для обработки изображений и преобразования данных DataXquad удовлетворит все ваши потребности!
С помощью искусственного интеллекта изображения могут быть преобразованы в более ценную информацию, что и является сутью преобразования данных. Не знаете, применима ли в вашей отрасли трансформация данных? Свяжитесь с DataXquad!
DataXquad — это онлайн-платформа службы преобразования данных изображений с оплатой по мере использования, которая может выполнять все процедуры без затрат на использование. Мы упрощаем самую сложную часть преобразования данных изображений, чтобы можно было использовать больше данных изображений и больше отраслевых цепочек могли извлечь из них выгоду.
Подробнее о DataXquad
