机器视觉（AOI）之深度学习中的图画切割：方法和运用
广东吉洋视觉：SMT AOI,LED AOI,焊线AOI,焊线检测AOI。基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技能在过去10年里取得了明显发展。如今，它被用于图画分类、人脸辨认、图画中物体的辨认、视频剖析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图画处理等运用上。许多计算机视觉任务需要对图画进行智能切割，以了解图画中的内容，并使每个部分的剖析更加简单。今日的图画切割技能运用计算机视觉深度学习模型来了解图画的每个像素所代表的实在物体，这在十年前是无法想象的。深度学习能够学习视觉输入的形式，以猜测组成图画的对象类。用于图画处理的首要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时刻。什么是图画切割？图画切割是计算机视觉中的一个关键进程。它包括将视觉输入切割成片段以简化图画剖析。片段表明方针或方针的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图画切割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为调查单位的需要。图画剖析有三个层次：分类 - 将整幅图片分红“人”、“动物”、“野外”等类别方针检测 - 检测图画中的方针并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。切割 - 辨认图画的部分，并了解它们属于什么对象。切割是进行方针检测和分类的基础。
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