Bilgisayarlı görü
Görüntü ve videolardan bilgi çıkaran yöntemler; nesneleri sınıflandırma, konumlarını bulma veya görüntü bölgelerini ayırma gibi görevlerde kullanılır.
Bilgisayarlı görü neyi inceler?
Bilgisayarlı görü, görüntü veya videolardan bilgi çıkaran yöntemleri ifade eder. Göreve göre bütün görüntü bir sınıfa atanabilir, bir nesnenin konumu bulunabilir veya görüntü etiketlenmiş bölgelere ayrılabilir. Bu görevlerin beklenen çıktıları ve değerlendirme ölçütleri farklıdır. Görünür ambalaj hasarları için kurulacak uygulama, hangi hasarları bulacağını, hangi görüntüleri alacağını ve işaretlerinin iş akışında nasıl kullanılacağını belirlemelidir.
Kurgusal bir sevkiyat sürecinde sistemin, koli fotoğraflarında köşelerdeki olası hasarları araştırması ve şüpheli bölgeleri işaretlemesi istenir. Ekip, farklı ışık koşulları ve çekim açılarında sağlam ve hasarlı kolilerle karşılaştırmalı denemeler planlar. Hem gözden kaçan hasarlar hem de yanlış uyarılar kaydedilecektir. Dış ambalajdaki görünür bir hasar, görünmeyen içeriğin de hasarlı olduğunu tek başına kanıtlamaz. Yetkili bir çalışan, öngörülen incelemeye göre kolinin bekletilmesine veya yeniden paketlenmesine karar verir. Kullanılamayan fotoğraflar için akışta yeniden çekim veya başka bir kontrol bulunmalıdır.
Kaynaklar
İlgili terimler
- Makine öğrenmesiModellerin veriden örüntü öğrenip yeni girdilerde kullanması.
- Derin öğrenmeÇok katmanlı sinir ağlarıyla yapılan makine öğrenmesi.
- Sinir ağıAyarlanabilir parametreleri olan, birbirine bağlı hesap düğümlerinden oluşan model.
- YZ çıkarımıSonuç almak için önceden eğitilmiş modeli girdilere uygulamak.
- Çok modlu yapay zekâGirdi veya çıktısında metin, görüntü ve ses gibi birden çok bilgi türünü kullanan yapay zekâ.
- Optik karakter tanımaOptik karakter tanıma, görseldeki yazıyı işlenebilir metne dönüştürür. Bir tutarın okunması, faturanın iş açısından kontrol edildiği anlamına gelmez.
Bu konudaki yazılar
ASES ile Yapay zekâ ve otomasyon
Yapay zekâ asistanları ve otomatik iş akışları