Vitajte na [www.pocitac.win] Pripojiť k domovskej stránke Obľúbené stránky
Neurónové siete s hlbokým učením, najmä konvolučné neurónové siete (CNN), spôsobili revolúciu v digitálnom spracovaní obrazu tým, že umožnili úlohy ako detekcia objektov, segmentácia a generovanie obrazu s bezprecedentnou presnosťou a všestrannosťou.
Generatívne adverzné siete (GAN)
GAN využívajú dve konkurenčné siete, generatívny model, ktorý vytvára nové údaje, a diskriminačný model, ktorý určuje, či sú generované údaje skutočné alebo syntetické. To umožňuje rôzne aplikácie, ako je vytváranie fotorealistických obrázkov a prenos štýlov.
Prekreslenie a odšumenie obrázkov
Pokročilé techniky využívajú modely hlbokého učenia na bezproblémovú rekonštrukciu poškodených alebo degradovaných oblastí obrazu vyplnením chýbajúcich alebo poškodených údajov. To má významný vplyv na obnovu a vylepšenie obrazu.
Hyperspektrálne zobrazovanie a analýza
Hyperspektrálne zobrazovanie zahŕňa zber údajov v mnohých úzkych spektrálnych pásmach. Nedávne pokroky v algoritmoch spracovania obrazu umožňujú extrahovanie bohatších informácií, identifikáciu materiálu a detekciu anomálií.
3D rekonštrukcia a skenovanie
S pokrokom v 3D senzoroch, výpočtových metódach a fotogrammetrii sa z obrazov v reálnom svete vyvíjajú vysoko verné 3D modely a zážitky z virtuálnej reality.
Analýza lekárskeho zobrazovania
Spracovanie obrazu založené na hĺbkovom učení pomáha pri detekcii chorôb, diagnostike a monitorovaní liečby v lekárskych zobrazovacích aplikáciách, ako sú MRI, CT skeny a patológia.