컴퓨터 비전이란 무엇입니까? (1)
커피 한잔 사주세요😄
컴퓨터 비전은 이미지, 동영상 등 시각적인 사물을 컴퓨터가 이해하고 분석할 수 있도록 하는 기술입니다.
아래와 같이 컴퓨터 비전 기술이 많이 있습니다.
(1) 분류(인정):
- 전체 이미지, 동영상 등을 하나 이상의 클래스(라벨)에서 하나 이상의 클래스(라벨)로 분류할 수 있습니다.
- 더 구체적으로 이미지 분류(인식), 영상 분류(인식), 객체 분류(인식) 등 이라고 할 수 있습니다.
- 이진 분류와 다중 클래스 분류의 두 가지 방법인 단일 레이블 분류 방법이 있습니다.
- 다중 라벨 분류 방법이 있습니다.
*메모:
- 이진 분류는 전체 이미지, 동영상 등을 두 개의 클래스(라벨)에서 하나의 클래스(라벨)로 분류할 수 있습니다.
- 다중 클래스 분류는 두 개 이상의 클래스(라벨)에서 전체 이미지, 동영상 등을 하나의 클래스(라벨)로 분류할 수 있습니다.
- 다중 라벨 분류는 전체 이미지, 동영상 등을 두 개 이상의 클래스(라벨)에서 여러 클래스(라벨)로 분류할 수 있습니다.
(2) 현지화:
- 경계 상자를 사용하여 이미지, 동영상 등에서 여러 개체와 흥미로운 영역을 위치화할 수 있습니다.
- 더 구체적으로는 이미지 현지화, 비디오 현지화, 객체 현지화 등 이라고 할 수 있습니다.
(3) 탐지:
- 클래스(레이블)와 경계 상자를 사용하여 이미지, 동영상 등의 객체와 관심 영역을 위치화하고 분류할 수 있습니다.
- 은 객체 현지화와 분류(인식)를 합친 것입니다.
- 더 구체적으로 이미지 감지, 영상 감지, 객체 감지 등 이라고 할 수 있습니다.
(4) 세분화:
- 보다 정확하게 물체 감지를 수행하여 물건과 물건을 색상으로 구분할 수 있습니다.
*메모:
- Stuff는 하늘, 바다, 숲, 길, 풀, 풍경 등 셀 수 없는 사물(클래스)입니다.
- 사물은 자동차, 나무, 사람, 동물, 꽃 등 셀 수 있는 사물(클래스)입니다.
- 더 구체적으로 이미지 분할, 비디오 분할, 객체 분할 등으로 부를 수 있습니다.
- 에는 의미론적 분할, 인스턴스 분할 및 팬옵틱 분할이라는 인기 있는 방법이 있습니다.
*메모:
- 의미론적 분할은 물을 구별하는 데는 좋지만 물을 구별하는 데는 좋지 않습니다.
- 인스턴스 분할은 항목을 구별하는 데는 좋지만 항목을 구별하는 데는 좋지 않습니다.
- 팬옵틱 세분화:
- 물건과 물건을 구별하는 데 능숙합니다.
- 은 의미론적 분할과 인스턴스 분할을 결합한 것입니다.
위 내용은 컴퓨터 비전이란 무엇입니까? (1)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python은 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 자동화 및 스크립팅 분야에서 널리 사용됩니다. 1) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 개발 프로세스를 단순화합니다. 2) 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 Numpy, Pandas, Scikit-Learn 및 Tensorflow 라이브러리는 강력한 지원을 제공합니다. 3) 자동화 및 스크립팅 측면에서 Python은 자동화 된 테스트 및 시스템 관리와 같은 작업에 적합합니다.

파이썬은 자동화, 스크립팅 및 작업 관리가 탁월합니다. 1) 자동화 : 파일 백업은 OS 및 Shutil과 같은 표준 라이브러리를 통해 실현됩니다. 2) 스크립트 쓰기 : PSUTIL 라이브러리를 사용하여 시스템 리소스를 모니터링합니다. 3) 작업 관리 : 일정 라이브러리를 사용하여 작업을 예약하십시오. Python의 사용 편의성과 풍부한 라이브러리 지원으로 인해 이러한 영역에서 선호하는 도구가됩니다.
