计算机视觉是机器学习的一个领域，专注于从数字图像中获取有意义的信息, 无论是流水线的视频流, 计算机断层扫描图像从无损检测或任何其他视觉输入.
计算机视觉的目标是在分析图像时执行与人类相同的任务，但规模要大得多，并且具有机器的完美一致性. 在一些应用中, 机器学习解决方案将在逐幅图像的基础上超越他们的专家人类同行.
im体育APP如何提供帮助?
我们的数据科学和机器学习专家提供独特的服务和能力，以推动组织内部的数字化转型. 可以在计算机视觉中执行的基本任务类型分为:
- 分类: 将图像归属于一个对象或抽象类. 例如, 我们可能希望将图像主体识别为一个特定的部分, 或者我们可能希望标记缺陷的存在 无损检测).
- 对象检测: 图像中预定义项的识别. 例如，图1中的轨道是通过语义分割确定的. 例如，这种应用程序可用于识别铁路轨道上的障碍物. 其他的例子可能包括从基于图像的无损检测中识别缺陷或材料特性, 或检测生产线上需要维护的机器.
图1: 语义分割确定了铁路轨道的位置
许多其他衍生任务，如目标跟踪和基于内容的图像检索，在工业和协同中都有有价值的应用, 形成一个强大的工具集来实现生产力的提高, 持续改进或提供新的服务.
im体育APP的专家数字工程团队 今天学习如何使用机器学习和数据科学来提高生产力, 在您的组织内促进安全或开发新的收入流.
