コンピュータービジョンとは何ですか? (1)
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コンピュータービジョンは、コンピューターが画像やビデオなどの視覚的なものを理解し、分析できるようにするテクノロジーです。
以下に示すように、多くのコンピューター ビジョン テクノロジがあります:
(1) 分類(認識):
- 画像、ビデオなど全体を 1 つまたは複数のクラス (ラベル) から 1 つまたは複数のクラス (ラベル) に分類できます。
- は、より具体的には、画像分類(認識)、ビデオ分類(認識)、オブジェクト分類(認識)などと呼ばれます。
- には、二値分類と多クラス分類の2つの方法がある単一ラベル分類があります。
- には、マルチラベル分類というメソッドがあります。
*メモ:
- 二値分類は、画像やビデオなど全体を 2 つのクラス (ラベル) から 1 つのクラス (ラベル) に分類できます。
- マルチクラス分類 は、画像やビデオなど全体を 2 つ以上のクラス (ラベル) から 1 つのクラス (ラベル) に分類できます。
- マルチラベル分類 は、画像やビデオなど全体を 3 つ以上のクラス (ラベル) から複数のクラス (ラベル) に分類できます。
(2) ローカリゼーション:
- 境界ボックスを使用して、画像やビデオなど内の複数のオブジェクトや興味深い領域を位置特定できます。
- は、より具体的には、画像ローカリゼーション、ビデオ ローカリゼーション、オブジェクト ローカリゼーションなどと呼ばれます。
(3) 検出:
- クラス(ラベル)と境界ボックスを使用して、画像、ビデオなど内のオブジェクトと興味深い領域を位置特定し、分類できます。
- は、オブジェクトの位置特定 と 分類 (認識) の組み合わせです。
- は、より具体的には、画像検出、ビデオ検出、オブジェクト検出 などと呼ばれます。
(4) セグメンテーション:
- は、物体と物を色で区別することで、より正確に物体検出を実行できます。
*メモ:
- ものとは、空、海、森、道、草、風景など、数え切れないほどのもの(クラス)です。
- 物は、車、木、人、動物、花などの可算な物(クラス)です。
- は、より具体的には、画像セグメンテーション や ビデオ セグメンテーション、オブジェクト セグメンテーション などと呼ばれます。
- には、セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、および パノプティック セグメンテーション という一般的なメソッドがあります。
*メモ:
- セマンティックセグメンテーションは、ものを区別するのは得意ですが、ものを区別するのは苦手です。
- インスタンスのセグメンテーションは、ものを区別するのは得意ですが、ものを区別するのは苦手です。
- パノプティックセグメンテーション:
- は、物と物の両方を区別するのが得意です。
- は、セマンティック セグメンテーション と インスタンス セグメンテーション の組み合わせです。
以上がコンピュータービジョンとは何ですか? (1)の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。
