Contents
Computervisie wordt bereikt met convolutionele neurale netwerken die afbeeldingen en video kunnen gebruiken om segmentatie, classificatie en detectie uit te voeren voor veel toepassingen .
Computervisie is zo goed geworden dat de dagen van algemene managers schreeuwen bij scheidsrechters in honkbalwedstrijden kunnen geschillen over pitches tot het verleden gaan behoren.
Dat komt omdat ontwikkelingen in beeldclassificatie samen met parallelle verwerking het voor computers mogelijk maken om een honkbal met 95 mijl per uur voorbij te zien suizen. Combineer dat met beelddetectie om ballen te geolokaliseren, en je hebt een krachtige scheidsrechterstool waar je moeilijk ruzie mee kunt maken.
Maar computervisie stopt niet bij honkbal.
Wat Is Computer Vision?
Computervisie is een brede term voor het werk dat wordt gedaan met diepe neurale netwerken om mensachtige visiemogelijkheden te ontwikkelen voor toepassingen, meestal uitgevoerd op NVIDIA GPU's. Het kan specifieke training van neurale netwerken omvatten voor segmentatie, classificatie en detectie met behulp van afbeeldingen en video's voor gegevens.
Major League Baseball test AI-ondersteunde oproepen op de plaat met behulp van computervisie. Het beoordelen van ballen en slagen op honkballen die slechts 0,4 seconden nodig hebben om de plaat te bereiken, is niet gemakkelijk voor menselijke ogen. Het zou beter kunnen worden afgehandeld door een camerafeed die draait op beeldnetten en NVIDIA GPU's die beslissingen van een fractie van een seconde kunnen verwerken met een snelheid van meer dan 60 frames per seconde.
Hawk-Eye, gevestigd in Londen, is waardoor dit een realiteit wordt in de sport. Hawk-Eye's NVIDIA GPU-aangedreven balvolg- en SMART-software wordt ingezet in meer dan 20 sporten, waaronder honkbal, basketbal, tennis, voetbal, cricket, hockey en NASCAR.
Toch kan computervisie veel meer dan gewoon sportgesprekken voeren.
Wat is computervisie verder dan sport?
Computervisie kan veel meer taken aan. Ontwikkeld met convolutionele neurale netwerken, kan computervisie segmentatie, classificatie en detectie uitvoeren voor een groot aantal toepassingen.
Computervisie heeft oneindig veel toepassingen. Met de veranderingen in de sector van computervisie in sport, auto's, landbouw, detailhandel, banken, bouw, verzekeringen en daarbuiten, staat er veel op het spel.
3 dingen die u moet weten over computervisie
- Segmentatie: Beeldsegmentatie gaat over het classificeren van pixels om tot een bepaalde categorie te behoren, zoals een auto, weg of voetganger. Het wordt veel gebruikt in toepassingen voor zelfrijdende voertuigen, waaronder de NVIDIA DRIVE-softwarestack, om wegen, auto's en mensen weer te geven. Zie het als een soort visualisatietechniek die het voor mensen begrijpelijker maakt wat computers doen.
- Classificatie: Beeldclassificatie wordt gebruikt om te bepalen wat er in een afbeelding staat. Neurale netwerken kunnen worden getraind om bijvoorbeeld honden of katten te identificeren, of vele andere dingen met een hoge mate van precisie bij voldoende gegevens.
- Detectie: Beelddetectie stelt computers in staat te lokaliseren waar objecten bestaan. Het plaatst rechthoekige begrenzingsvakken – zoals in de onderste helft van de onderstaande afbeelding – die het object volledig bevatten. Een detector kan bijvoorbeeld worden getraind om te zien waar auto's of mensen zich in een afbeelding bevinden, zoals in de genummerde vakken hieronder.
Wat u moet weten: segmentatie, classificatie en detectie
Wat u moet weten: segmentatie, classificatie en detectie
h2>
h2>
| Segmentatie | Classificatie | Detectie |
|---|---|---|
| Goed in het afbakenen van objecten | Is het een kat of een hond? | Waar bestaat het in de ruimte? |
| Gebruikt in zelfrijdende voertuigen | Indeling nauwkeurig | Herkent dingen voor de veiligheid |
NVIDIA's Deep Learning Institute biedt cursussen aan zoals Aan de slag met beeldsegmentatie en Fundamentals of Deep Learning voor computervisie.
Scott Martin
Senior schrijver, team bedrijfscommunicatie, NVIDIA
