人工智能图像识别手艺原理,图像识别的算法是什么,王者荣耀引流方法

图像识别已成为当下的主流,天天都有成千上万的公司和数百万的消费者在使用这项手艺。 图像识别由深度学习提供动力,特别是卷积神经网络(CNN),这是一种神经网络体系结构,可模拟视觉皮层若何剖析并剖析图像数据。CNN和神经网络图像识别是盘算机视觉深度学习的焦点组成部门,它具有许多应用场景,包罗电子商务,游戏,汽车,制造业和教育。

人工智能热门手艺是图像识别

在本文中,你将学习到:

1)什么是图像识别?

2)图像识别若何事情?

3)神经网络的图像数据预处置步骤

4)使用神经网络确立图像展望模子

5)卷积神经网络及其在图像识别中的作用

6)图像识别的应用

1、什么是图像识别?

图像识别使用人工智能手艺自动识别图像中的工具,人物,位置和动作。 图像识别用于执行义务,例如使用形貌性标签符号图像,在图像中搜索内容以及指导机械人,自动驾驶汽车和驾驶员辅助系统。

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图像识别对于人类和动物来说是很自然的,然则对于盘算机来说却是一项极其难题的义务。 在已往的二十年中,盘算机视觉领域泛起了,而且已经开发了可以挑战的工具和手艺。现在用于图像识别义务的最有用工具是深层神经网络,特别是卷积神经网络(CNN)。 CNN是一种旨在有用处置,关联和明白高分辨率图像中的大量数据的体系结构。

2、图像识别若何事情?

人眼将图像视为一组信号,由大脑的视觉皮层来注释。效果是一个场景的体验,它链接到保留在内存中的工具和观点。图像识别模拟了这一历程。盘算机以一组矢量(带有彩色注释的多边形)或一个栅格(一个带有颜色离散数值的像素画布)“看到”图像。

在神经网络图像识别历程中,图像的矢量或光栅编码被转换为描绘物理工具和特征的组织。盘算机视觉系统可以从逻辑上剖析这些组织,首先是通过简化图像并提取最主要的信息,然后通过特征提取和分类来组织数据。最后,盘算机视觉系统使用分类或其他算法来决议图像或图像的一部门-它们属于哪个种别,或者若何最好地形貌它们。

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3、图像识别算法

一种图像识别算法是图像分类器。它以图像(或图像的一部门)作为输入并展望图像包罗的内容。输出是一个种别标签,例如狗,猫或桌子。需要训练该算法以学习和区分类。

在一个简朴的情形下,要建立一种可以识别带有狗的图像的分类算法,你将训练具有数千个狗的图像和数千个没有狗的靠山图像的神经网络。该算法将学习提取识别“狗”工具的特征,并准确分类包罗狗的图像。虽然大多数图像识别算法是分类器,但其他算法可用于执行更庞大的流动。例如,循环神经网络可用于自动编写形貌图像内容的题目。

4、神经网络的图像数据预处置步骤

神经网络图像识别算法依赖于数据集的质量-用于训练和测试模子的图像。以下是图像数据准备的一些主要参数和注意事项。

1)图像巨细-更高质量的图像为模子提供了更多信息,但需要更多的神经网络节点和更多的盘算能力来处置。

2)图像数目-你向模子提供的数据越多,它将越正确,但要确保训练集代表现实人口。

3)通道数-灰度图像具有2个通道(是非),彩色图像通常具有3个颜色通道(红色,绿色,蓝色/ RGB),其颜色示意为[0,255]。

4)高宽比-确保图像具有相同的高宽比和尺寸。通常,神经网络模子接纳正方形输入图像。

5)图像缩放-一旦所有图像都经由平方处置,就可以缩放每个图像。有许多放大和缩小手艺,它们可以作为深度学习库中的函数使用。

6)输入数据的均值,标准差-在所有训练示例中,你可以通过盘算每个像素的平均值来查看“均值图像”,以获得有关图像中基础结构的信息。

7)标准化图像输入-确保所有输入参数(在这种情形下为像素)均具有平均的数据漫衍。训练网络时,这将加速融合速率。你可以通过从每个像素中减去平均值,然后将效果除以标准偏差来举行数据归一化。

8)降维-你可以决议将RGB通道折叠为灰度通道。若是你计划使神经网络对该尺寸稳定,或者使训练的盘算强度降低,则可能需要减小其他尺寸。

9)数据扩充-涉及通过扰动当前图像的类型(包罗缩放和旋转)来扩充现有数据集。这样做是为了使神经网络具有多种变体。这样,该神经网络不太可能识别数据集中的有害特征。

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5、使用神经网络确立图像展望模子

准备好训练图像后,你将需要一个可以处置它们并使用它们对新的未知图像举行展望的系统。该系统是一个人工神经网络。神经网络图像识别算法可以对险些所有内容举行分类,从文本到图像,音频文件和视频。

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神经网络是称为神经元或感知器的节点的互连聚集。每个神经元都市获取一份输入数据,通常是图像的一个像素,然后应用称为激活函数的简朴盘算来天生效果。每个神经元都有影响其效果的数值权重。

该效果将被馈送到其他神经层,直到该历程结束时,神经网络为每个输入或每个像素天生一个展望。多层感知器此历程针对大量图像重复举行,而且网络在称为反向流传的历程中为每个神经元学习最合适的权重,从而提供准确的展望。训练模子后,将其应用于未介入训练的一组新图像(测试或验证集)以测试其准确性。举行一些调整后,该模子可用于对真实天下的图像举行分类。

6、通例神经网络在图像识别中的局限性

传统的神经网络使用完全毗邻的体系结构,如下所示,其中一层中的每个神经元都毗邻到下一层中的所有神经元。完全毗邻的神经网络在处置图像数据时,完全毗邻的体系结构效率很低:

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对于具有数百个像素和三个通道的通俗图像,传统的神经网络将天生数百万个参数,这可能会导致过拟合。

该模子将需要大量的盘算。

可能难以注释效果,调试和调整模子以提高其性能。

7、卷积神经网络及其在图像识别中的作用

与完全毗邻的神经网络差别,在卷积神经网络(CNN)中,一层中的神经元不会毗邻到下一层中的所有神经元。相反,卷积神经网络使用三维结构,其中每组神经元都剖析图像的特定区域或“特征”。 CNN会按靠近水平过滤毗邻(仅针对四周的像素剖析像素),从而可以在盘算上实现训练历程。

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在CNN中,每组神经元都专注于图像的一部门。例如,在猫的图像中,一组神经元可能会识别出头部,另一组是身体,另一组是尾部等。在支解的几个阶段中,神经网络图像识别算法会剖析图像的较小部门,以便例如,在头部,猫的鼻子,髯毛,耳朵等内部。最终输出是概率矢量,它针对图像中的每个特征展望其属于某个种别或种别的可能性。

8、卷积神经网络的有用性和局限性

CNN架构使使用行业基准数据集展望图像中的工具和面部的可能性达到了95%的准确性,而人类能力达到了94%的准确性。 即便如此,卷积神经网络也有其局限性:需要高处置能力。 通常在具有专用图形处置单元(GPU)的高成本机械上训练模子。

当图像旋转或倾斜时,或者图像具有所需工具的特征,但顺序或位置不准确时,可能会失败,例如,鼻子和嘴巴张开的脸。 已经泛起了一种称为CAPSNet的新体系结构来解决此限制。

9、图像识别应用

图像识别的实现包罗安全性和监视,面部识别,视觉地理定位,手势识别,工具识别,医学图像剖析,驾驶员辅助以及网站或大型数据库中的图像符号和组织。图像识别已进入主流。人脸,照片和视频帧识别已在Facebook,Google,Youtube和许多其他高端消费者应用程序中使用。已经泛起了工具包和云服务,可以辅助较小的介入者将图像识别集成到他们的网站或应用程序中。

10、在各行业中使用图像识别

1)电子商务行业-图像识别用于自动处置,分类和符号产物图像,并实现壮大的图像搜索。例如,消费者可以搜索带有特定扶手的椅子并吸收相关效果。

2)游戏产业-图像识别可用于将数字层置于真实天下的图像之上。增强现实为现有环境添加了细节。精灵宝可梦Go是一款依赖图像识别手艺的盛行游戏。

3)汽车工业-自动驾驶汽车在美国处于测试阶段,并在许多欧洲都会用于公共交通。为了促进自动驾驶,教授了图像识别功效,以识别门路上的物体,包罗移动的物体,车辆,人和门路,以及识别交通信号灯和门路标志。

4)制造业-在制造周期的差别阶段接纳图像识别。它用于削减制造历程中的缺陷,例如,通过存储具有相关元数据的组件的图像并自动识别缺陷。

5)教育—图像识别可以辅助有学习障碍和残疾的学生。例如,以盘算机视觉为动力的应用程序提供了图像转语音和文本转语音功效,可以向阅读障碍或视力障碍的学生朗读质料。

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盘算机视觉与语音识别的应用示例

Gravitylink推出钛灵AIX是一款集盘算机视觉与智能语音交互两大焦点功效为一体的人工智能硬件,Model Play是面向全球开发者的AI模子资源平台,内置多样化AI模子,与钛灵AIX连系,基于Google开源神经网络架构及算法,构建自主迁徙学习功效,无需写代码,通过选择图片、界说模子和种别名称即可完成AI模子训练。

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在本文中,我们先容了图像识别的基础知识,以及若何通过卷积神经网络实现它。当你最先研究CNN项目时,使用TensorFlow,Keras和PyTorch等深度学习框架来处置图像和对图像举行分类时,你会遇到一些现实挑战:

1)追踪实验

跟踪实验源代码,设置和超参数。卷积网络可以具有许多参数和结构转变。你需要举行成百上千次实验才气找到提供最佳性能的超参数。组织,跟踪和共享实验数据和效果可能是一个挑战。

2)在多台机械上运行实验/在内陆或云端扩展实验

CNN的盘算量很大,在现实项目中,你需要在多台盘算机上扩展实验规模。无论是在内部照样在云上设置机械,将它们设置为运行深度学习项目并在它们之间分发实验都是异常耗时的。

3)治理训练数据集/治理培训数据

盘算机视觉项目涉及诸如图像或视频之类的富媒体,其大型培训集的巨细从千兆字节到PB级。将数据复制到每台训练机,然后在更改训练集时重新复制,这既耗时又容易失足。

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