2020年计算机视觉技术5大最新趋势和应用

计算机视觉软件正在改变着行业，使消费者的生活不仅更加轻松，而且更加有趣。作为一个新兴领域，计算机视觉受到了广泛的宣传和相当可观的投资。北美计算机视觉软件市场的总投资额为1.2亿美元，而中国市场激增至39亿美元。让我们看一下使计算机视觉软件开发市场如此快速增长的最有前途和更有趣的技术。

深度学习的进展

深度学习由于其提供准确结果的优势而广受欢迎。尽管传统的机器学习算法可能非常复杂，但它们的核心仍然非常简单。他们的培训需要大量的领域专业知识（这很昂贵），发生错误时需要人工干预，最后，机器学习只擅长于经过培训的任务。

另一方面，深度学习算法通过神经元网络了解当前任务，这些神经元将任务映射为概念层次。每个复杂的概念由一系列更简单的概念定义。所有这些算法都可以自己完成。在计算机视觉的背景下，这意味着先识别明暗区域，然后对线条进行分类，然后再进行形状识别，然后再进行全面的图像识别。

当你向深度学习算法提供更多数据时，它们的性能也会更好，这不是机器学习算法的典型特征。对于计算机视觉来说，这是一个了不起的消息。它不仅允许将更多的图片和视频用于深度学习算法的训练，而且还减轻了与注释和标记数据有关的许多工作。

零售业一直是实施计算机视觉软件的先驱。 ASOS于2017年在其应用程序中添加了按照片搜索选项，此后许多零售商也紧随其后。有些人甚至更进一步，并使用计算机视觉软件将在线和离线体验更紧密地结合在一起。

一家名为Lolli＆Pops的美食糖果零售商使用面部识别技术来识别经常逛商店的购物者。因此，商店的员工能够通过提出个性化的产品推荐和偶尔的忠诚度折扣来个性化购物体验。特殊待遇可灌输品牌忠诚度，并将偶尔的购物者转变为普通购物者。两者都对业务有利。