Lei Feng réseau par AI Yanxishe : Vision par ordinateur est l'étude de la façon dont une machine « look » de la science, maître de méthodes de vision par ordinateur pour résoudre des tâches spécifiques nous aider à résoudre des problèmes complexes de systèmes à grande échelle, sa large gamme d'applications, les plus courantes, comme la reconnaissance faciale, texte la reconnaissance et ainsi de suite. Cet article viendra à vous dès le début vulgariser les connaissances liées à la vision par ordinateur, y compris la définition de la vision par ordinateur, méthodes de recherche et d'applications, par exemple, se concentrera sur le développement historique de l'apprentissage en profondeur de l'histoire, l'introduction de profondeur commune et la plate-forme de réseau d'apprentissage du développement à l'aide vision par ordinateur Started et les praticiens à jeter efficacement une base solide, et les systèmes d'octroi des brevets.
Récemment, sur les cours en ligne en direct Lei Feng réseau AI Yanxishe organisé par le Dr Lu Xiankai de l'Université Jiaotong de Shanghai pour partager les connaissances d'entrée en vision par ordinateur. C'est aussi la leçon Dr. Lu en direct série CV en ligne de la première phase, celle-ci continuera d'inquiétude profonde AI Yanxishe petits partenaires qui ont continué la production de biens DRY, abonnez-vous gratuitement en direct leçon Dr Lu Xiankai.
Luxian Kai, Shanghai Jiaotong University Ph.D., la direction de la recherche principale est le suivi cible et la profondeur de l'apprentissage. Il a publié un certain nombre de documents, y compris l'opération IEEE sur le multimédia, MTA, Neurocomputing, ICASSP dans plusieurs réunions de revue de la vision par ordinateur.
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méthodes et définitions de recherche de vision par ordinateur
exemple Computer Vision Application: classification de l'image, la reconnaissance, la détection du véhicule, la détection de piétons; segmentation sémantique, par exemple de segmentation, le suivi, la segmentation de la vidéo, la génération de l'image, la génération de vidéo
Histoire profonde apprentissage
réseau d'apprentissage profondeur commune introduction et la plate-forme de développement
Vue d'ensemble de la vision informatique et de la profondeur de l'apprentissage Présentation
Fait référence à la vision de l'ordinateur ou en conformité avec le système informatique est proposé des informations numériques à partir d'images et de vidéos. C'est un peu parler de façon plus vivante, la vision par ordinateur est de faire un ordinateur comme les humains ont des yeux et de voir l'image, et la compréhension de l'image.
La vision humaine est d'abord vu à travers les yeux d'une image, le cerveau pour comprendre cette image. Pour l'ordinateur, vous obtiendrez cette image à travers la caméra de l'appareil photo ou la vidéo, puis utiliser des algorithmes informatiques pour voir des photos, lire les informations.
Vision par ordinateur est de comprendre la partie centrale. La première étape consiste à fournir des données, y compris des images fixes, vidéo. La deuxième étape consiste à concevoir l'algorithme, laissez l'ordinateur comme le cerveau humain, comme la compréhension des données, et ce processus nécessite un algorithme d'apprentissage machine, maintenant plus d'apprentissage ou de la profondeur du réseau de neurones incendie. En fin de compte le problème dans la vision par ordinateur est de faire une régression ou classification. La plupart des tâches mentionnées au dos du problème de vision par ordinateur peut être modélisé avec sa régression ou classification.
Une application très importante de la vision par ordinateur est la classification d'images. IMAGEnet jeux de données Li Feifei grandement favorisé le créé au développement de la vision par ordinateur, laissez-nous une meilleure compréhension de la vision par ordinateur est pour la vie de chacun joue un rôle très important.
En plus des tâches de reconnaissance d'image, ainsi que l'identification des objectifs spécifiques, comme la reconnaissance de plaque d'immatriculation, la reconnaissance faciale, ainsi que l'identification plus sophistiquée, l'âge, le sexe, les lunettes, la reconnaissance faciale, et déterminer si un rire personne.
Computer Vision dans la deuxième tâche - détection de cible. Détection cible dans une image donnée, l'objet de premier plan détecté Je suis intéressé par et ajouter la catégorie. La détection cible est un développement de la reconnaissance faciale. Détection cible de savoir ce que la catégorie d'image, ainsi que de connaître leur emplacement.
détection de piétons et de détection de véhicules. La détection de lieu bondé, jouent un rôle dans l'alerte précoce des événements anormaux qui peuvent se produire à l'avenir. Le côté droit du véhicule est détecté, vous pouvez compter le nombre de véhicules, l'estimation en temps réel de la densité du trafic, afin de faciliter la circulation urbaine est très utile. Ces deux sont deux applications de raffinage que la détection de cible.
La troisième tâche de la division de la vision par ordinateur. Il comprend deux Split, la segmentation de l'image et la segmentation sémantique individuelle. segmentation d'image sémantique est de vous montrer une image, mettez les objets de la figure séparés. Individuelle plus difficile que la segmentation sémantique divisée, ce qui correspond à la tâche de détection dans la segmentation add.
suivi cible visuelle, il y a aussi beaucoup largement utilisés. Si étendu à un suivi multi-cibles, peut être appliqué dans le salon de départ ou à l'intérieur du centre commercial, le suivi en temps réel pour tout le monde pour construire chaque piste, comme quelqu'un d'interagir avec une autre personne et tout à coup, vous pouvez déterminer si les combats.
Autopilote peut également être appliquée dans ce qui précède, comme la caméra frontale photographiée devant quelques voitures, suivi en temps réel, et de calculer la distance du véhicule devant la voiture.
segmentation vidéo, appareil photo shoot avant la photographie de rue peut être utilisé dans sans pilote.
génération de vidéo, peut prédire l'image actuelle avec l'image suivante, combinée avec la caméra pour céder la place à l'image suivante. Vous pouvez réduire la consommation des ressources informatiques.
apprentissage en profondeur Présentation
Ces dernières années, la vision par ordinateur et la profondeur de l'apprentissage sont devenus inséparables. la recherche de vision informatique a beaucoup d'applications intéressantes, telles que la migration de style d'image.
confrontation Génération réseau (GAN) applications intéressantes, comme les femmes le visage peut être évolué en hommes visage.
applications de greffe de visage en direct
Application de l'apprentissage en profondeur dans la reconnaissance faciale. LFW étudie actuellement en profondeur l'utilisation de la base de données de formation de reconnaissance de visage, un taux d'erreur de 5% à 0,5%
La dernière partie du cours détaillera ces réseaux VGGNet, GoogLeNet, ResNet, DenseNet.
Plate-forme commune de développement de l'apprentissage en profondeur
Ce sont la première classe programme de système de vision par ordinateur, une brève introduction sur la vision par ordinateur de reconnaissance d'image, détection d'objets, l'image et la segmentation vidéo, suivi de cible, l'image et vidéo généré certaines des applications communes, puis le Dr Lu Xiankai va combiner l'apprentissage en profondeur expliquer les tâches nécessaires pour atteindre ces algorithmes, des modèles et des applications pratiques. modèle Live programme suivant décrit les principes et la profondeur de la convolution du réseau, ainsi que la façon de construire un réseau d'apprentissage en profondeur et de la formation.
Lei Feng réseau Astuce: Si vous voulez obtenir un avis de temps en direct cours de la première fois, s'il vous plaît faites attention au numéro public micro-canal: AI Yanxishe.
