Компьютерное зрение — это удивительный метод глубокого обучения, и было доказано, что он наиболее эффективен. В рамках исследования исследователи работают над применением глубокого обучения в автономных автомобилях, в частности в системе помощи водителю.

Автономные автомобили — это сложная технология, требующая больших усилий для достижения идеальной работы и безопасности. Первым шагом к совершенству является улучшение системы зрения. Совершенствуя систему, автомобиль может научиться реагировать на новую ситуацию до того, как она произойдет. Обучение осуществляется посредством самостоятельной игры нейронной сети, которая берет данные из реального мира и дает наилучший возможный результат. Исследователи не смотрят только на улучшение зрения, они также работают над другими частями, такими как радар, датчики и другое оборудование, которое улучшит автономное вождение.

Исследователи из NVIDIA, Фрайбургского университета и Калифорнийского университета в Беркли будут работать над проектом по улучшению системы помощи водителю, которая может помочь водителю автомобиля в случае чрезвычайной ситуации или возможной аварии. Система помощи водителю основана на глубоком обучении и улучшена за счет самовоспроизведения нейронной сети. Применяя самостоятельную игру, нейронная сеть может учиться на ошибках, которые не являются обычными ошибками, а ошибками, которые могут привести к проблеме. Обучение нейронной сети основано на самостоятельной игре, потому что скорость обучения выше, что может дать нейронной сети больше точек данных.

Самостоятельная игра — одна из самых захватывающих областей исследований в области глубокого обучения. Обучение нейронной сети будет запущено нейронной сетью с набором данных, состоящим из данных реального мира и данных тестового мира. Данные реального мира — это набор изображений или видео, которые представляют объект в реальном мире. Данные тестового мира должны представлять собой набор изображений или видео, показывающих, что следует делать в случае возникновения проблемы. Эти данные разделены на два набора данных обучения и проверки. Самостоятельная игра нейронной сети будет выполняться в течение двух недель с данными реального мира и тестового мира, а затем нейронная сеть будет улучшаться еще неделю. После завершения этого процесса систему помощи водителю можно улучшить.

Это долгий и трудный проект, но исследователи считают, что они продвигаются вперед. На данный момент проекту с таким количеством времени более 10 лет, что свидетельствует о прогрессе. Еще одна вещь, над которой работают исследователи, — это обнаружение объектов, но для этого проекта еще многое предстоит сделать.

Компьютерное зрение также используется в медицинской визуализации, потому что это очень полезная технология. Когда человек заболевает, технология визуализации может сделать несколько снимков пациента, которые врачи могут использовать для лечения. Технология компьютерного зрения полезна не только в области медицины; есть и другие области, где он используется, в том числе автономные автомобили. Компьютерное зрение будет играть важную роль в автономном вождении, и прогресс очень интересен. Медицинская визуализация станет большим шагом на пути к совершенствованию автономного вождения, и компьютерное зрение станет его неотъемлемой частью.

Другими приложениями компьютерного зрения являются виртуальная реальность, компьютерные игры и дополненная реальность. Это стало очень полезным в разных областях. Например, вы можете использовать компьютерное зрение для простого приложения камеры, которое поможет вам распознавать и помечать фотографии. Изображения анализируются алгоритмами компьютерного зрения, которые могут идентифицировать людей, объекты и т. д. на изображениях. Анализируя изображения, приложение может помочь вам идентифицировать изображения с людьми и фотографии с животными и растениями. Вы можете использовать ту же технику для улучшения приложений дополненной реальности. Технология может распознавать лицо, объект и т. д. и отображать информацию, связанную с изображением. Это очень интересная техника, и мы можем ожидать больших улучшений в будущем.

Присоединяйтесь к FAUN: Сайт💻|Подкаст🎙️|Twitter🐦|Facebook👥 |Instagram📷|Группа Facebook🗣️|Группа Linkedin💬| Slack 📱|Cloud Native Новости📰|Дополнительно.

Если этот пост был полезен, пожалуйста, несколько раз нажмите кнопку аплодисментов 👏 ниже, чтобы выразить свою поддержку автору 👇