論文の概要: Integration and Performance Analysis of Artificial Intelligence and
Computer Vision Based on Deep Learning Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12872v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 09:37:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 16:17:13.033751
- Title: Integration and Performance Analysis of Artificial Intelligence and
Computer Vision Based on Deep Learning Algorithms
- Title（参考訳）: ディープラーニングアルゴリズムに基づく人工知能とコンピュータビジョンの統合と性能解析
- Authors: Bo Liu, Liqiang Yu, Chang Che, Qunwei Lin, Hao Hu, Xinyu Zhao
- Abstract要約: 本稿では,ディープラーニングとコンピュータビジョン技術の統合による応用効果の分析に焦点をあてる。
ディープラーニングは階層型ニューラルネットワークを構築することで歴史的なブレークスルーを実現し、エンドツーエンドの機能学習と画像の意味的理解を可能にする。
コンピュータビジョンの分野で成功した経験は、ディープラーニングアルゴリズムのトレーニングに強力なサポートを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.734290974917728
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper focuses on the analysis of the application effectiveness of the
integration of deep learning and computer vision technologies. Deep learning
achieves a historic breakthrough by constructing hierarchical neural networks,
enabling end-to-end feature learning and semantic understanding of images. The
successful experiences in the field of computer vision provide strong support
for training deep learning algorithms. The tight integration of these two
fields has given rise to a new generation of advanced computer vision systems,
significantly surpassing traditional methods in tasks such as machine vision
image classification and object detection. In this paper, typical image
classification cases are combined to analyze the superior performance of deep
neural network models while also pointing out their limitations in
generalization and interpretability, proposing directions for future
improvements. Overall, the efficient integration and development trend of deep
learning with massive visual data will continue to drive technological
breakthroughs and application expansion in the field of computer vision, making
it possible to build truly intelligent machine vision systems. This deepening
fusion paradigm will powerfully promote unprecedented tasks and functions in
computer vision, providing stronger development momentum for related
disciplines and industries.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ディープラーニングとコンピュータビジョン技術の統合による応用効果の分析に焦点をあてる。
ディープラーニングは階層型ニューラルネットワークを構築することで歴史的なブレークスルーを実現し、エンドツーエンドの機能学習と画像の意味的理解を可能にする。
コンピュータビジョンの分野で成功した経験は、ディープラーニングアルゴリズムのトレーニングに強力なサポートを提供する。
これら2つの分野の緊密な統合により、新しい世代の先進的なコンピュータビジョンシステムが生まれ、マシンビジョン画像分類やオブジェクト検出といった従来の手法をはるかに上回っている。
本稿では,一般的な画像分類を組み合わせることで,ディープニューラルネットワークモデルの優れた性能を解析し,その一般化と解釈可能性の限界を指摘し,今後の改善に向けた方向性を提案する。
全体として、大規模なビジュアルデータによるディープラーニングの効率的な統合と開発トレンドは、コンピュータビジョンの分野での技術革新とアプリケーション拡張を推進し続け、真にインテリジェントなマシンビジョンシステムの構築を可能にします。
この融合パラダイムの深化は、コンピュータビジョンにおける前例のないタスクや機能を強力に推進し、関連する分野や産業の発展の勢いを高めます。
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