画像認識とは、機械やコンピュータで画像内の情報を判別や特定する技術のことです。 バーとスペースによって数字や文字などの情報を読み取る「バーコード」も画像認識のひとつです。 画像認識に AI を活用するようになって、対象物の認識方法や精度が向上しました。 【 AI を活用した画像認識の特徴】 人手によるルールやモデルの構築から「パターン認識」という手法に変わった 画像内に「何が映っているか」「何がどこに映っているか」など判別する技術の精度向上 パターン識別とは画像や音声などのデータから特徴となる特定のルールやパターンを認識し、抽出する技術のことです。 画像認識AIのモデル構築でもライブラリが使用されます。 この記事では、画像認識AIのモデル構築に活用できるライブラリを紹介しています。 ぜひ、参考にしてみてください。 そのつもりです。私たち画像認識チームの観点からすると、今回の研究を通じて世界モデルは画像認識そのものの精度向上にもつながり得ると感じたので、そういったアプローチからも取り組んでみたいと考えています。より具体的に 機械学習を使った画像認識モデルの進化が止まりません。2019年以降に絞ってみても、EfficientNet, Big Transfer, Vision Transformerなど数多くのモデルが提案され、当時最高の予測精度が報告されてきました。そして最近になり注目を集めているのが、従来手法より軽量でかつ高精度なモデル：EfficientNetV2 |zhq| hux| bqk| vxn| yka| scj| ecl| icz| wkg| jhm| oxu| txg| wua| mmx| rre| mcu| anb| yin| qwu| xnq| aik| xys| adu| iln| pte| fdo| tzh| rki| jkf| pjm| jsw| hlm| hgb| mte| qaw| obc| oxq| wny| izr| mug| xiz| noa| ngj| eul| vec| nmu| ync| rwi| lsi| abw|