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圖像識别市場前景

生活更新时间:2025-02-05 07:54:10

圖像分類識别的深度學習研究在近幾年一直快速發展，已經有各種算法運用在圖像識别上，其表現甚至超越了人類的表現，但也仍然存在很多挑戰。

目前，大多數用于計算機視覺任務深度學習方法都是有監督學習。這意味着我們需要大量标記的訓練數據。大多數情況下，當一個企業想為自己的特定應用程序應用圖像分類網絡時，他們必須使用遷移學習來微調預先訓練好的ImageNet網絡，這個數據過程很繁瑣，研究人員也都在努力解決這一問題，例如半監督學習和一次性學習等方法，越來越多由有監督學習向無監督學習轉變的研究正在進行，這也是一個很大的挑戰。

圖像識别市場前景（圖像識别十一）1

深度學習的進步很多是基于硬件進步，特别是GPU的改進所推動的。 GPU支撐了深度學習所需要的大量的矩陣運算。許多很先進的網絡，隻能在高端GPU上才能勉強運行。移動設備是一個巨大的市場，怎麼服務于這個市場是很重要的。此外，随着網絡越來越深，往往需要更多的内存，如何能夠減少内存加快處理速度也是一個挑戰。

許多科技巨頭也開始了在圖像識别和人工智能領域的布局，Facebook簽下的人工智能專家Yann LeCun最重大的成就就是在圖像識别領域，其提出的LeNet為代表的卷積神經網絡，在應用到各種不同的圖像識别任務時都取得了不錯效果，被認為是通用圖像識别系統的代表之一；Google 借助模拟神經網絡“DistBelief”通過對數百萬份YouTube 視頻的學習自行掌握了貓的關鍵特征，這是機器在沒有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。而且，負責這個項目的Andrew NG已經轉投百度領導百度研究院，其一個重要的研究方向就是人工智能和圖像識别。這也能看出國内科技公司對圖像識别技術以及人工智能技術的重視程度。

圖像識别技術，連接着機器和這個一無所知的世界，幫助它越發了解這個世界，并最終代替我們完成更多的任務，不僅帶動了經濟發展，而且保障了人們的财産安全。人工智能前景不可限量，圖像識别作為AI技術的支撐，是一種強有力的識别方式，随着AI在場景上的深入，圖像識别應用領域會越來越廣。

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