[{"data":1,"prerenderedAt":18},["ShallowReactive",2],{"article":3},{"id":4,"category":5,"slug":6,"title":7,"image":8,"page_image":9,"published_at":10,"updated_at":11,"meta_title":12,"meta_description":13,"meta_keywords":14,"content":15,"tags":16,"faqs":17},123,"blog","cn-computer-vision-what-is-it-and-how-it-works","计算机视觉：它是什么以及如何工作","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/previews/18-7-s-trusted-proxy-website-computer-vision-what-is-it-cover-eefdf2b6-d45d-423c-b209-5fca8dacdb23.webp","https://blog.dexodata.com/storage/uploads/covers/18-7-b-trusted-proxy-website-computer-vision-what-is-it-cover-e109c40d-54d9-4c5f-9968-c53cacb5fa71.webp","2023/11/28","2024/02/16","什么是计算机视觉以及为什么为CV应用地理定位代理","计算机视觉的机制及其主要技术。为什么卷积神经网络的开发者需要从Dexodata购买住宅和移动代理。","geo targeted proxies, buy residential and mobile proxies","\u003C!DOCTYPE html PUBLIC \"-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN\" \"http://www.w3.org/TR/REC-html40/loose.dtd\">\n\u003C?xml encoding=\"utf-8\"?>\u003Chtml>\u003Cbody>\u003Cp>\u003Cem>\u003Cstrong>文章内容：\u003C/strong>\u003C/em>\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor1\">什么是计算机视觉？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor2\">计算机视觉如何工作\u003C/a>\u003C/li>\n\u003Cli>\u003Ca href=\"#anchor3\">为什么使用Dexodata的代理进行计算机视觉开发？\u003C/a>\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/12-most-intriguing-applications-of-ai-you-need-to-know-about-in-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">利用AI驱动技术的商业案例\u003C/a>涵盖了从电子商务到产品线优化的各个方面。它们的采用依赖于以道德的方式处理数TB的信息。这就是为什么企业和公司寻求购买住宅和\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/mobile-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">来自Dexodata的移动代理\u003C/a>作为符合KYC/AML的基础设施。我们的广泛生态系统覆盖100多个国家，支持大数据工作流程，并提供适合于ML增强的互联网数据收集的地理定位代理。\u003C/p>\n\u003Cp>与此同时，微软、谷歌、NVIDIA、Qualcomm Technologies, Inc.等“蓝筹”IT巨头正在为AI开发的新领域筹集资源。这就是计算机视觉（CV），它是\u003Ca href=\"https://www.statista.com/outlook/tmo/artificial-intelligence/computer-vision/worldwide\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">增长最快的基于ML的方法之一\u003C/a>，市场总规模估计在150亿到220亿美元之间。该技术在众多行业中具有潜力，从医疗保健和自动驾驶到医学诊断和安全。下面提供了计算机视觉机制和特征的描述。\u003C/p>\n\u003Ch2>\u003Ca name=\"anchor1\">\u003C/a>什么是计算机视觉？\u003C/h2>\n\u003Cp>\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Computer_vision\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">计算机视觉是人工智能的应用方向\u003C/a>，使神经网络能够管理图形数据并从中获得重要见解。CV处理数字图片、视频或其他视觉元素。其核心算法专注于从单个图形文件或其序列中自动提取、分析和理解有价值的信息。计算机视觉日益流行的原因在于通过购买住宅和移动代理所带来的\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/what-are-the-benefits-of-ai-based-models-for-data-extraction\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AI模型在数据提取方面的好处\u003C/a>。这些包括更高的速度、准确性和潜在可管理信息的增加。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor2\">\u003C/a>计算机视觉如何工作\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>计算机视觉采用\u003Ca href=\"https://en.wikipedia.org/wiki/Convolutional_neural_network\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">卷积神经网络（CNN）\u003C/a>，这是一种根植于深度学习的独特技术。这是一种根据提供的数据集和选择的目标构建类比的多层方法。例如，市政当局部署CV系统以检测行人以优化交通，而自动驾驶汽车则使用相同的原理来避免道路障碍。\u003C/p>\n\u003Cp>CNN利用多个基于AI的层进行像素分析，随着每个后续级别的增加而逐渐复杂。从识别简单的形状和特征开始，神经网络逐步达到模式识别。视觉对象的分类是最终“完全连接”层的主要目标。\u003C/p>\n\u003Cp style=\"text-align: center;\">\u003Cimg src=\"https://blog.dexodata.com/storage/uploads/images/123/18-7-geo-targeted-proxies-computer-vision-what-is-it-pic-1032x491-218dc199-ecb8-48e5-bc88-d0777cb65c68.png\" alt=\"什么是计算机视觉以及为什么应用地理定位代理进行CV\" width=\"1032\" height=\"491\">\u003C/p>\n\u003Cp>中间“池化”层提高了AI增强技术识别模式和识别特定模型的准确性。输入数据的可靠性影响最终结果的精确性，因此需要在企业层面购买住宅和移动代理。代理服务器有助于为AI基础的计算机视觉准备正确和实际的信息，以便：\u003C/p>\n\u003Col>\n\u003Cli>通过其初始机器学习阶段训练自学习网络。\u003C/li>\n\u003Cli>用额外材料丰富收集的视觉内容，以消除检测不准确性。\u003C/li>\n\u003C/ol>\n\u003Cp>作为\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/scraping-experts-5-pro-tips-for-ethical-and-efficient-data-harvesting\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">道德和高效的网络数据收集\u003C/a>的组成部分，地理定位代理有助于访问公开可用的图像，并减少不适用图形内容的数量。CV系统在不到十年的时间内将其平均准确率提高到99%的指标。\u003C/p>\n\u003Cp>主要的CNN技术包括：\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>初始数据库的三部分组织以进行处理。它涉及：\n\u003Cul>\n\u003Cli>数据\u003C/li>\n\u003Cli>过滤器\u003C/li>\n\u003Cli>特征图。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp>后者构成了在处理的图片中由过滤器识别的特征集。\u003C/p>\n\u003Cul>\n\u003Cli>塑造特征的空间层次，以分类媒体内容指标。\u003C/li>\n\u003Cli>基于内核的矩阵乘法，从每个像素获取信息。\u003C/li>\n\u003Cli>统计导向的方案，包括决策树、线性回归等。\u003C/li>\n\u003Cli>反向传播算法，调整尺度并最小化基于偏差的错误数量。\u003C/li>\n\u003C/ul>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.5;\"> \u003C/p>\n\u003Ch3>\u003Ca name=\"anchor3\">\u003C/a>为什么使用Dexodata的代理进行计算机视觉开发？\u003C/h3>\n\u003Cp style=\"line-height: 0.1;\"> \u003C/p>\n\u003Cp>ML增强系统的日益重要性在\u003Ca href=\"https://hai.stanford.edu/summary-ai-provisions-national-defense-authorization-act-2023\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">强调人工智能角色的政府法案\u003C/a>中得到了体现。除了权威结构外，商业代表对开发计算机视觉感兴趣，因为它有助于降低成本和优化生产。基于AI的平台的实施引发了对\u003Ca href=\"https://www.redlands.edu/study/schools-and-centers/business/sbblog/2019/may-2019/3-reasons-why-business-ethics-important/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">道德运作更具盈利性的趋势\u003C/a>。Dexodata生态系统提供适合计算机视觉开发目标的地理定位代理，严格遵守AML和KYC政策。申请代理免费试用，体验\u003Ca href=\"https://dexodata.com/en/blog/ethical-status-of-web-scraping-via-geo-targeted-proxies\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">具有道德状态的网络抓取\u003C/a>，并用准确、相关的互联网见解增强您的人工智能模型。\u003C/p>\u003C/body>\u003C/html>\n",[],[],1783936353151]