Az objektumfelismerés egy AI-technika, amely nemcsak felismeri, hogy mi van a képen, hanem azt is, hogy pontosan hol található.
A rendszer képes több objektumot egyszerre detektálni és azok helyét bejelölni.
A számítógépes látás egyik legfontosabb alkalmazása.
Önvezető autók esetében a gyalogosok és közlekedési táblák azonosítására használják.
Az adatok címkézése, hogy a modell tanulni tudjon belőlük.
A felügyelt tanulás egy gépi tanulási módszer, ahol az algoritmust olyan adatokkal tanítják, amelyek tartalmazzák a bemeneteket és a hozzájuk tartozó helyes kimeneteket.
A gépi látás az AI azon ága, amely a vizuális adatok (képek, videók) értelmezésével foglalkozik.
Képek AI segítségével történő azonosítása, hogy egy képen mi található.
A CNN egy speciális neurális hálózat, amely különösen alkalmas képek és vizuális mintázatok feldolgozására.
A mélytanulás a gépi tanulás egyik speciális ága, amely többrétegű neurális hálózatokat használ bonyolult problémák megoldására.
Az emberi agy működését utánzó számítási modell, amely rétegekből és neuronokból áll.
A transfer learning olyan módszer, amelyben egy előre betanított modellt új feladatra finomhangolnak.
