人工智慧是未來 計算機視覺是未來最有力的表現形式

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本文由Rehoo團隊Leery原創，無授權禁轉！(圖片來自網路）

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我們可能每天都在使用計算機視覺，用臉解鎖你的iPhone， 這是計算機視覺。使用手機刷臉支付等等， 這也是計算機視覺。我們所知道的計算機視覺正處於臨界點。由於行業範圍內的開發工作以及深度學習演算法和圖形處理器的進步，我們正在做十年前難以想像的事情。

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一些技術已經存在了幾年，但過去一年的一些發展使計算機視覺達到了新的高度。更好的感測器，大量標記圖像，易於訪問深度學習軟體以及改進的處理器的融合，共同創造了一年前僅限於少數幾家大型科技公司的功能。

亞馬遜發布 Rekognition 將計算機視覺置於任何開發人員的手中。微軟為OneDrive和SharePoint推出了新的AI服務 。Google相冊 讓我們的記憶變得可搜索。

我們在2018年看到了技術飛躍突破的計算機視覺項目，該技術最終正趕上開發人員長期渴望創建的應用程序。這也意味著開發定製的計算機視覺應用程序很快就會變得更便宜。

例如，ModiFace允許用戶僅使用智能手機進行化妝。 拓撲 對眼鏡也是如此。 MTailor 使用類似工藝製作定製牛仔褲和襯衫。除了時尚領域之外， Pottery Barn 讓用戶可以看到新傢具在家中的樣子，而 Hover 將用戶的家居照片轉變為完全測量的3D模型。

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這些項目都不像自動駕駛汽車 和無人收銀機超市那麼複雜 ，但這是當前一代計算機視覺產品在未來幾年內作為大規模部署預兆的資格：一旦小公司能夠發展功能針對大眾的計算機視覺產品，該技術將開始滲透到我們生活的幾乎每個部分。

計算機視覺與其他AI技術不同。首先，對於大多數組織而言，計算機視覺是一項全新的功能，而不是對其他人之前嘗試過的事情的漸進改進，例如預測分析。

此外，計算機視覺改善人類感知沒有內在障礙。當這些演算法從圖像中推斷出信息時，他們並沒有像許多其他人工智慧 那樣預測一個本質上不確定的未來。他們只是在確定關於圖像或圖像集的當前內容的分類真相。這意味著計算機視覺將能夠隨著時間的推移變得更加準確，直到它匹配或超過人類圖像識別的能力。

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最後，計算機視覺可以比其他AI工具更快地收集其訓練數據。大數據集需要大量投資培訓數據，但計算機視覺只需要人們準確地標記圖片和視頻和簡單的東西。這就是為什麼計算機視覺的採用率近來加速了這麼多。

計算機視覺在2019年及以後

雖然我們已經開始看到消費產品中出現了計算機視覺，但其中相當大一部分用途將繼續用於特定的行業用途。例如，CCC信息服務正在幫助汽車保險公司 使用熱圖來識別車輛損壞情況，該熱圖可以突出顯示最嚴重損壞的位置。

這些類型的計算機視覺產品可能不那麼炫目，但重要的是要記住每個新應用程序意味著開發人員可以獲得有關哪些有效和哪些無效的更多信息，這繼續使我們越來越接近像智能這樣的大型項目城市。亞太，微軟和谷歌在2018年展示的最近一次飛躍是推動計算機視覺超過臨界點的催化劑。產品設計師和人工智慧工程師已經在研究使用計算機視覺和增強現實的新解決方案。硬體製造商正在改進組件性能並提高成本效率，以使該技術更好，更易於訪問。

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近期最大的創新之一將是培訓數據。現在，人類仍需要用手動標記的圖像訓練計算機視覺AI。（如果您曾經填寫過一個網頁表格，要求您從網格中選擇一些圖像來顯示像店面或汽車這樣的常見對象，您實際上已經參與為計算機視覺項目創建標記數據。）但隨著技術的進步，人工智慧將學會培訓人工智慧，進一步簡化流程並加快改進速度。

計算機視覺市場的增長几乎與能力一樣快：預計到 2025年將達到262億美元，每年增長超過30％。人工智慧是未來，計算機視覺是未來最有力的表現形式。很快，它將隨處可見，以至於你甚至都不會注意到它。

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