计算机视觉是机器学习的一个领域，专注于从数字图像中获得有意义的信息，无论是装配线的视频流，无损检测的计算机断层扫描图像还是任何其他视觉输入。
计算机视觉旨在执行与人类在分析图像时执行的相同类型的任务，但规模更大，并且具有机器的完美一致性。在某些应用中，机器学习解决方案将在一张一张图像的基础上胜过他们的专家人类同行。
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我们的数据科学和机器学习专家提供独特的服务和能力，以推动组织内部的数字化转型。在计算机视觉中可以执行的基本任务类型分为:
- 分类:将图像归属于对象或抽象类。例如，我们可能希望将图像主题标识为特定的部分，或者我们可能希望标记来自的缺陷的存在无损检测）.
- 对象检测：识别图像中预先定义的项目。例如，图1中的轨道是通过语义分割识别出来的。例如，这种应用程序可用于识别铁路轨道上的障碍物。其他例子可能包括从基于图像的无损检测中识别缺陷或材料特征，或检测生产线中需要维护的机械。
图1:语义分割用于识别铁路轨道的位置
许多其他派生任务，如对象跟踪和基于内容的图像检索，在工业中具有宝贵的应用价值，并共同形成一个强大的工具集，以实现生产力的提高，持续改进或产生新的服务产品。
联系我们的专家数字工程团队今天学习如何使用机器学习和数据科学来提高生产力，促进安全或在组织内开发新的收入流。
