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AI:視覺人工智能未來發(fā)展前途

導(dǎo)讀一系列AI芯片的出現(xiàn)極大提升了芯片計(jì)算能力,突破了傳統(tǒng)CPU的算力瓶頸,硬件算力的提升以及軟件算法的進(jìn)步都對(duì)視覺人工智能的發(fā)展起到了推動(dòng)作用。AI視覺處理就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入敏感手段,由計(jì)算機(jī)來代替大腦完成處理和解釋。

視覺人工智能行業(yè)的發(fā)展,離不開技術(shù)的驅(qū)動(dòng)。一系列人工智能芯片的出現(xiàn)極大提升了芯片計(jì)算能力,突破了傳統(tǒng)CPU的算力瓶頸;另一方面以深學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法的崛起,使得人工智能視覺的識(shí)別能力有了很大的提高。硬件算力的提升以及軟件算法的進(jìn)步都對(duì)視覺人工智能的發(fā)展起到了重要的推動(dòng)作用。

人工智能視覺行業(yè)的快速發(fā)展一方面得益于現(xiàn)階段算力的大幅提升及算法的大幅改善,另一方面則受益于下游應(yīng)用市場(chǎng)的廣闊空間。機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法能力的不斷增強(qiáng)促進(jìn)了視覺人工智能行業(yè)的高速發(fā)展。視覺處理的工作流程包含四個(gè)模塊:檢測(cè)、分類、跟蹤與語(yǔ)義分割。具體為成像設(shè)備首先捕獲圖像,然后對(duì)每個(gè)圖像進(jìn)行預(yù)處理,提取特征后輸入到分類模型中。人工智能視覺是采用圖像處理、模式識(shí)別、人工智能技術(shù)相結(jié)合的手段,著重于一幅或多幅圖像的計(jì)算機(jī)分析。

人工智能視覺處理就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入敏感手段,由計(jì)算機(jī)來代替大腦完成處理和解釋。這里要指出的一點(diǎn)是在計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)中計(jì)算機(jī)起代替人腦的作用,但并不意味著計(jì)算機(jī)必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理,計(jì)算機(jī)視覺可以而且應(yīng)該根據(jù)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的特點(diǎn)來進(jìn)行視覺信息的處理。但是,人類視覺系統(tǒng)是迄今為止,人們所知道的功能最強(qiáng)大和完善的視覺系統(tǒng)。

以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能算法的出現(xiàn)極大推動(dòng)了視覺人工智能行業(yè)的發(fā)展。計(jì)算機(jī)視覺是人工智能行業(yè)的最大組成部分,與其他細(xì)分的比較來看,計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用的市場(chǎng)規(guī)模也遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他細(xì)分。

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