¿Qué necesitas aprender sobre la visión por computadora?

Aprender visión por computadora requiere reservas de conocimiento:

1. El procesamiento de imágenes generalmente incluye: conceptos básicos de imágenes ópticas, color, filtros, características locales de la imagen, textura de la imagen, coincidencia de imágenes, etc.

2. Conocimiento de la visión estereoscópica. La visión estéreo generalmente incluye modelos geométricos de cámara, visión binocular, recuperación de estructuras de objetos a partir del movimiento, tecnología de reconstrucción tridimensional, etc.

3. Conocimientos de inteligencia artificial. La inteligencia artificial generalmente incluye: comprensión y análisis de escenas, reconocimiento de patrones, búsqueda de imágenes, minería de datos, aprendizaje profundo, etc.

4. Otras disciplinas relacionadas con la visión por ordenador incluyen la visión artificial, el procesamiento de imágenes digitales, la imagen médica, la fotogrametría, los sensores, etc.

Solo con una base sólida de aprendizaje profundo podremos realmente ingresar al estudio del conocimiento profesional de la visión por computadora.

Uso de datos en el aprendizaje profundo

Los datos son la entrada del sistema de aprendizaje profundo y desempeñan un papel vital en la implementación del algoritmo de aprendizaje profundo. Sin la disposición del conjunto de datos de ImageNet con más de un millón de imágenes, la implementación de algoritmos de visión por computadora de aprendizaje profundo definitivamente se retrasará.

A medida que varios algoritmos CV básicos maduran, la clave para determinar si un modelo puede estar en línea depende en gran medida de la calidad de los datos y de si se utilizan correctamente. La diferencia entre usted y los grandes fabricantes a menudo no es el algoritmo avanzado, sino la cantidad de datos. Pero esto es fácilmente pasado por alto, especialmente por los estudiantes que carecen de experiencia práctica en la industria.