Integration and Performance Analysis of Artificial Intelligence and Computer Vision Based on Deep Learning Algorithms

要約

このペーパーでは、ディープ ラーニングとコンピューター ビジョン テクノロジーの統合によるアプリケーションの有効性の分析に焦点を当てています。
ディープラーニングは、階層型ニューラル ネットワークを構築することで歴史的な進歩を遂げ、エンドツーエンドの特徴学習と画像の意味理解を可能にします。
コンピューター ビジョンの分野での成功体験は、深層学習アルゴリズムのトレーニングを強力にサポートします。
これら 2 つの分野の緊密な統合により、マシン ビジョン画像分類や物体検出などのタスクにおいて従来の方法を大幅に上回る、新世代の高度なコンピューター ビジョン システムが誕生しました。
この論文では、典型的な画像分類ケースを組み合わせてディープ ニューラル ネットワーク モデルの優れたパフォーマンスを分析するとともに、一般化と解釈可能性における限界を指摘し、将来の改善の方向性を提案します。
全体として、大量のビジュアルデータを使用したディープラーニングの効率的な統合と開発トレンドは、コンピュータビジョン分野における技術的な進歩とアプリケーションの拡大を推進し続け、真にインテリジェントなマシンビジョンシステムの構築を可能にします。
この深化する融合パラダイムは、コンピュータ ビジョンにおける前例のないタスクと機能を強力に推進し、関連分野と業界に強力な開発の勢いをもたらします。

要約(オリジナル)

This paper focuses on the analysis of the application effectiveness of the integration of deep learning and computer vision technologies. Deep learning achieves a historic breakthrough by constructing hierarchical neural networks, enabling end-to-end feature learning and semantic understanding of images. The successful experiences in the field of computer vision provide strong support for training deep learning algorithms. The tight integration of these two fields has given rise to a new generation of advanced computer vision systems, significantly surpassing traditional methods in tasks such as machine vision image classification and object detection. In this paper, typical image classification cases are combined to analyze the superior performance of deep neural network models while also pointing out their limitations in generalization and interpretability, proposing directions for future improvements. Overall, the efficient integration and development trend of deep learning with massive visual data will continue to drive technological breakthroughs and application expansion in the field of computer vision, making it possible to build truly intelligent machine vision systems. This deepening fusion paradigm will powerfully promote unprecedented tasks and functions in computer vision, providing stronger development momentum for related disciplines and industries.

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