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Facebook开源机器视觉工具让您从像素中发现规则

时间:2019-01-02来源:广州乐行机器视觉设备技术有限公司浏览次数:

当我们人类看到一张图片时,为了区分不同的物体,我们可以一个像素一个像素地仔细观察。在Facebook人工智能研究(Fair)上,我们正在把计算机视觉技术推向一个新的阶段。我们的目标是使计算机能够像人类一样在像素级分析图像和对象。在过去的几年中,深度卷积神经网络的发展和前所未有的强大计算体系结构的到来,使计算机视觉系统在精度和计算能力方面迅速提高。
    
     我们已经见证了图像分类(图片中的内容)和目标检测(这些对象在哪里)的巨大进步。参见下面的图(a)和(b)。但这些只是计算机理解任何图像或视频中相关视觉内容的初始阶段。最近,我们正在设计一种识别和区分的技术。显示图像中的每个对象,如下面最右边的图(c)所示。这是一项将带来新应用的关键技术创新。
    
     推动这一进程的主要新算法是Deepmask1分区框架和我们新的Sharpmask2分区和净化模块。同时,它们使Fair的计算机视觉系统能够检测和准确绘制图像中每个对象的轮廓。我们的识别过程的最后阶段使用一个特殊的卷积network,称为multipathnet3,用包含在其中的对象类别(例如人、狗、羊)标记每个目标蒙版图像,然后我们会回来简要介绍细节。
    
     我们正在研究deepmask+sharpmask和multipathnet代码,以及我们的研究论文和相关的演示样本,这些将对所有人开放,我们希望它们将有助于计算机视觉的快速发展。随着我们继续改进这些核心技术,我们将继续公布我们的最新成果,并更新对公众开放的一系列开源工具。
    
     请看下面的第一张图片(左图)。你可以看到一个摄影师用他的旧相机在做什么。一个大草坪。背景中的建筑物。同时,你可能注意到了许多其他细节。但是计算机看不到这一点:图像被编码成一个数字序列,每个数字代表像素的颜色参数,如图所示。第二张图片(右)。那么我们如何使机器视觉从像素移动到对图像的更深入理解呢
    
     这不是一个简单的任务,因为现实世界中的物体和场景不断变化。物体的形状和外观、大小和位置、质地和颜色等都在变化。再加上真实场景的复杂性、背景和光线条件的变化以及我们世界本身的丰富性和多样性。现在您可以看到这个问题对于计算机来说有多困难。
    
     与试图以编程方式定义一个基于规则的对象检测系统相比,深度网络是一个相对简单的体系结构,在这种体系结构中,数千个参数是经过训练而不是设置的。这些网络自动从数百个带标签的样本中学习固有模式,我们已经看到,当这些样本的数量很大时,系统会自动地将这些模式尽管如此,神经网络可以开始整合一些新颖的图像。深度网络特别适合回答关于图像(分类)的是/否问题,例如,图像中是否包含绵羊
    
     那么,如何将深度网络应用于检测和分割呢我们在deepmask中使用的技术是将分割过程视为一系列二进制分类问题。首先,对于图像中的每个(重叠)小区域,我们会问一个问题:该区域是否包含对象然后,如果第一个问题的答案是是,那么对于该区域中的每个像素,我们会问一个问题:这是中心对象像素部分的一部分吗我们使用深度网络来回答每一个是/否的问题,通过巧妙地设计我们使用的网络,可以共享每个块和像素的计算结果,从而快速地找到和分割图像中的每个对象。
    
     deepmask采用了一种比较传统的正反馈深度网络设计,在这种网络中,随着网络阶段的逐步深入,信息在语义上越来越抽象和有意义,例如,浅层的深度网络分析可以捕获一些边缘或近似信息,而深层分析则倾向于捕捉更多的语义信息,如动物特征或四肢。在设计方面,这些深入的分析是在相当低的空间分辨率下进行计算的(既出于计算原因,也为了在像素位置发生微小变化的情况下保持结果的稳定)。这给掩模图像的预测带来了一个问题:虽然深层特征能够把握物体的整体形状,但不能准确分割物体的清晰边界。
    
    

广州乐行机器视觉设备技术有限公司专业从事自动化检测设备,视觉传感器研究与开发,提供各种行业的解决方案,作为专注于机器视觉应用的公司,我们在视觉、机械、电气方面的整合能力达到了较高水平。能在短期内根据客户的需求研发、设计、生产出较高水平的非标设备、检测系统。

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