Mwongozo wa AI unaoonekana

Maono ya Kompyuta

Maono ya kompyuta hutengeneza mifumo inayotoa taarifa kutoka kwa picha au video.

Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min

Anza kusomaChukua chemsha bongo
Katika ukurasa huudk 2 kusoma
  1. Muhtasari
  2. Mambo muhimu ya kuchukua
  3. Dive ya kina
  4. Jaribu njia ya mkato ya usuli
  5. Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi
  6. Kuiweka katika vitendo
  7. Vyanzo na kusoma zaidi
  8. Endelea Kuchunguza
  9. Maswali yanayoulizwa mara kwa mara

Muhtasari

Majukumu ni pamoja na uainishaji, utambuzi wa kitu, ugawaji, ufuatiliaji, na majibu ya maswali ya kuona. Kila kazi inaomba matokeo tofauti, na hakuna inayotoa ufahamu kamili wa tukio kiotomatiki.

Mambo muhimu ya kuchukua

  1. Bainisha kazi ya kuona na pato.
  2. Jaribu hali halisi za kunasa.
  3. Tathmini uchakataji na njia za mkato.

Dive ya kina

Picha huwa safu za nambari zinazosimba pikseli au viwakilishi vingine. Muundo hujifunza ruwaza zinazofaa kwa lengo lake, lakini ruwaza hizo zinaweza kujumuisha uunganisho wa kiajali. Kiainishi kinaweza kutegemea usuli badala ya kitu ambacho msanidi alikusudia kutambua. Bainisha pato kwa usahihi. Uainishaji hutoa lebo kwa picha; kugundua hupata matukio ya kitu; lebo za sehemu saizi au maeneo. Muundo unaobainisha aina ya kitu bado unaweza kushindwa kupata mpaka wake au kutofautisha matukio kadhaa yanayopishana. Tathmini ukitumia kamera halisi, mwangaza, maazimio, mitazamo na mazingira. Weka picha zinazohusiana kutoka eneo moja au kurekodi pamoja wakati wa kugawanya data ili kuepuka matokeo ya matumaini kupita kiasi. Kagua hali zisizo za kawaida na gharama ya makosa tofauti. Programu lazima pia ishughulikie ubora wa picha, ruhusa, kutokuwa na uhakika na vitendo vya chini. Lebo inayojiamini si uthibitisho kwamba tukio ni salama au kwamba sifa iliyokisiwa inafaa kutumika. Hifadhi picha ya chanzo na maelezo ya uhakiki yenye maana wakati watu wanahitaji kuangalia matokeo.

04Mfano uliofanya kazi

Jaribu njia ya mkato ya usuli

  1. Tengeneza seti ya data ya kuchezea ambapo kila picha ya mafunzo ya mchezaji mwekundu iko kwenye meza nyeupe na kila toy ya bluu iko kwenye jedwali la giza.

  2. Jaribu vinyago kwenye mandharinyuma zilizobadilishwa na kwenye uso usioonekana.

  3. Ikiwa ubashiri unafuata jedwali badala ya kichezeo, rekebisha data na tathmini badala ya kudhani usahihi wa asili ulipima dhana iliyokusudiwa.

Nini inaonyesha

Usanidi uliobuniwa unaonyesha njia ya mkato ambayo onyesho linaloonekana linaweza kuficha.

Utekelezaji wa Ulimwengu Halisi

Tambua kasoro za utengenezaji chini ya usanidi halisi wa kamera na taa.

Panga picha za hati zilizoidhinishwa kabla ya kuzielekeza kwa mchakato unaofaa wa uchimbaji.

Kuiweka katika vitendo

Kwa nini ni muhimu

  • Kasi na kiwango. Visual AI inaweza kufanya ukaguzi, ugunduzi na kazi za kuweka lebo kiotomatiki kwa kiwango.
  • Tengeneza chaguzi. Timu bunifu zinaweza kuiga dhana kwa haraka zaidi na masahihisho machache ya mikono.
  • Timu na mtiririko wa kazi. Uendeshaji unaweza kutumia ishara za picha na video ambazo hapo awali zilikuwa ngumu kuchakata.

Jihadharini na

  • Haki za picha na idhini zinaweza kuwa hatari za kisheria ikiwa asili haiko wazi.
  • Utendaji wa muundo unaweza kutofautiana katika mwangaza, idadi ya watu na mazingira.
  • Chanya za uwongo zinaweza kutotambuliwa isipokuwa viwango vya uaminifu vifuatiliwe.

Hatua zinazofuata

  1. Bainisha vigezo vya kukubalika vya usahihi, kumbukumbu na gharama za makosa.
  2. Jaribu kwa kutumia data inayolingana na hali halisi ya uzalishaji.
  3. Ongeza ukaguzi wa kibinadamu kwa utabiri wa chini au utabiri wa athari kubwa.
  4. Fuatilia mtindo wa kuteleza na uthibitishe upya baada ya mabadiliko ya kamera au mkusanyiko wa data.

Vyanzo na kusoma zaidi

  1. Radford and colleaguesKujifunza kwa uwakilishi wa lugha ya maono

Endelea Kuchunguza

Kizazi cha Picha cha AI

Chunguza mtiririko wa kazi za uundaji na ubadilishanaji wa miundo.Soma Mwongozo

Jarida halali

Pata taarifa ya kila siku ya AI

Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.

Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.

Jijaribu mwenyewe

Take the Computer Vision quiz

Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.

Anza chemsha bongo

Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango

Maswali yanayoulizwa mara kwa mara

Je, kutambua kitu kunamaanisha kuwa mfumo unaelewa picha nzima?

Hapana. Utambuzi wa kitu ni kazi moja. Mahusiano, muktadha, kutokuwa na uhakika, na matumizi salama yanahitaji tathmini tofauti.

Endelea kujifunza

Miongozo inayohusiana

Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii

Pata cheti cha AI bureKozi fupi na mtihani bila malipo. Bila kadi. Hata dakika 2.5.Anza bure →