La Reconnaissance d'Image, une branche de la Computer Vision

Pourquoi la Reconnaissance d'Image ?

La Reconnaissance d'Image est la branche de l'IA la plus avancée

Pourquoi la Reconnaissance d'Image ?

La Reconnaissance d'Image est la branche de l'IA la plus avancée

La reconnaissance d'image est une des technologies les plus à la mode au sein des applications d'intelligence artificielle. Si la reconnaissance d'image joue ce rôle de premier plan aujourd'hui, c'est grâce à la rupture apportée par le deep learning et les réseaux de neurones, mais pas que. Contrairement à d'autres branches de l'intelligence artificielle, la reconnaissance d'image existait bien avant les travaux réalisés sur les réseaux de neurones au début des années 2010. En fait, il existe des techniques éprouvés de reconnaissance d'image depuis les années 1960. La force de cette technologie réside donc dans la maîtrise d'une panoplie de techniques et de capteurs à disposition pour résoudre un problème business (infrarouge, ultraviolet, opencv, OCR, 3D).

Pourquoi Utiliser la Reconnaissance d'Image ?

Les champs d'application de la Reconnaissance d'Image

Dataset Agriculture

Pourquoi Utiliser la Reconnaissance d'Image ?

Les champs d'application de la Reconnaissance d'Image

La reconnaissance d'image est une technologie extrêmement puissante lorsqu'il s'agit de reconnaître automatiquement un objet que les humains peuvent reconnaître à l'œil nu. La voiture autonome est l'application la plus connue, mais aussi l'un des complexes à mettre en œuvre du fait de la multitude d'objets à reconnaître en temps réel et de l'analyse de chacune des situations qui doivent être apprises à l'algorithme.

La Reconnaissance d'Image est Accessible à Tous

Les prérequis d'un projet de Reconnaissance d'image

La Reconnaissance d'Image est Accessible à Tous

Les prérequis d'un projet de Reconnaissance d'image

La clé pour réaliser un projet de reconnaissance d'image est un excellent ensemble de données. Plus vous êtes en mesure de fournir une grande quantité d'images de ce que vous voulez reconnaître, plus vous avez de chances de voir votre application performante. Cependant, pour réaliser un projet de reconnaissance d'image, une grande quantité de données n'est pas suffisante. Ces données doivent également être qualitatives: des images claires, prises dans les mêmes conditions que celles que l'algorithme devra traiter. Pour vous assurer que votre ensemble de données remplit ces conditions, il est préférable de le faire tester avec un datascientist.

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