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似乎我们的大脑使视觉识别非常容易。对于人类而言，不需要任何努力，可以看到狗和猫，汽车和飞机之间的区别，读取标志或识别人的脸。但是，计算机视觉和图像识别又如何容易地解决计算机的图像识别问题？绝对不是，实际上有一些困难的问题，需要解决，以教授计算机识别图像：它们仅用于初次视图很容易，我认为这是因为我们的大脑非常擅长理解图像。但是，试想一下，使用计算机视觉可以改善人类生活的多少领域。最常见的使用领域是制造业，例如质量控制，当您开始制造业务时，您需要质量控制部门，但是如果使用计算机视觉替换该部门，该怎么办，涉及更多的人创造一些新事物，我认为这项业务将更加有利可图。这就是为什么，最近几年的机器学习领域在计算机视野领域取得了巨大进展。这一进度的要点是创建用于图像识别的数学方法，这将为我们带来很高的精度结果。如今，最受欢迎的是IR，特别是卷积神经网的深度学习技术，此方法比傅立叶变换（例如傅立叶变换）更先进。通过这些技术，通过涉及该领域的深度学习方法，可以实现这些技术的显着提高准确性。准确率接近95％。（通常是根据人类对数据集进行分类的方式来测量的。）因此，请记住，如果您没有研究基于深度学习的图像识别和对象检测
计算机视觉和图像分析技术的分析
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