VentureBeat 2023/10/8 03:40:00(JST)
コンピュータビジョン（CV）は急速に進化し、私たちの日常生活のさまざまな領域に浸透しています。CVは実際には数十年にわたって進化しており、現在使用されているアルゴリズムの多くの基礎が1970年代の研究によって築かれました。10年ほど前には、理論開発中の新しい技術であるディープラーニングが登場しました。ディープラーニングは、データと計算能力があれば、非常に複雑な問題を解決するためにニューラルネットワークを利用するAIの形態です。
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ディープラーニングはCVの一部の問題を解決するのに非常に優れていることが明らかになりました。物体検出や分類などの課題は特にディープラーニングに適しています。しかし、ディープラーニングは古典的なCVを無効にするわけではありません。両者は共に進化し、ビッグデータで解決すべき課題と数学的・幾何学的なアルゴリズムで解決すべき課題を明らかにしています。
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ディープラーニングはCVを変革することができますが、適切なトレーニングデータが利用可能であるか、論理的または幾何学的な制約が学習プロセスを自律的に実行できるかによってのみ実現されます。ディープラーニングは古典的なCVが解決できない問題もあり、エンジニアは引き続き伝統的な技術を使用してそれらを解決する必要があります。
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引用元の記事：Ten years in: Deep learning changed computer vision, but the classical elements still stand.