Czy adnotacja obrazu jest trudnym problemem AI? [Zamknięte]

Adnotacja obrazu jest uważana za problem AI-Complete/AI-Hard. Oznacza to, że jednorodna maszyna nie może jej rozwiązać, a wiele poziomów w ramach problemu sprawia, że ​​jest złożony.

1. Jaki jest cel adnotacji obrazu?
2. Co to jest adnotacja obrazu w głębokim uczeniu się?
3. W jaki sposób adnotacja obrazu jest przydatna dla systemów informatycznych?

Jaki jest cel adnotacji obrazu?

Adnotacja obrazu jest najczęściej używana do rozpoznawania obiektów i granic oraz do segmentacji obrazów, na przykład znaczenia lub zrozumienia całego obrazu. Dla każdego z tych zastosowań wymaga znacznej ilości danych, aby szkolenie, walidacja i przetestowanie modelu uczenia maszynowego, aby osiągnąć pożądany wynik.

Co to jest adnotacja obrazu w głębokim uczeniu się?

Adnotacja obrazu to proces etykietowania obrazów w danym zestawie danych do szkolenia modeli uczenia maszynowego. Po zakończeniu ręcznej adnotacji, etykietowane obrazy są przetwarzane przez uczenie maszynowe lub model głębokiego uczenia się w celu odtworzenia adnotacji bez nadzoru ludzkiego.

W jaki sposób adnotacja obrazu jest przydatna dla systemów informatycznych?

Adnotacja obrazu jest często używana do rozpoznawania obrazu, oszacowania pozycji, wykrywania punktu klawiatury, klasyfikacji obrazu, wykrywania obiektów, rozpoznawania obiektów, segmentacji obrazu, uczenia maszynowego i modeli wizji komputerowej.