用什么硬件可以进行图像识别

无论怎样，我们不得不承认，在我们所处的当今时代，技术发展对现代生活有着决定性的影响。 

但令人喜忧参半的是，科技变化如此之快，我们几乎无法跟上它的脚步，更不用说预测未来了。 其中发展最快速，影响力最大和最吸引人的技术进步之一就是图像识别。

什么是图像识别？

图像识别是计算机视觉的机制之一，而计算机视觉是人工智能的一个分支。

正如我们在AI、机器学习与深度学习的区别一文中提到的那样，人工智能（也称AI）是一种能够模仿人类特征并胜任通常需要人类智能才能完成的任务的计算机系统。

为了让AI更有说服力，我们需要所谓的“计算机视觉”。根据Venture Beat的说法，计算机视觉是“计算机获取，处理和分析主要来自视觉提示或热传感器，超声波等类似来源的数据。

简而言之，计算机视觉使得机器能够“看”事物——甚至包括人类无法看到的事物。例如，位于匹兹堡（美国）的卡内基梅隆大学实际上正致力于研究名为“呼吸凸轮”的计算机视觉应用。该应用配备了四个云连接摄像头，可以让用户监控和记录空气污染，甚至可以追溯到污染的源头。是的，它“看到”了空气质量。

然而，要想让机器做到人类无法做到的事情，我们必须首先使机器能够做到人类可以做的事情：看到并标记物体和生物。这是图像识别的主要功能。

Tensorflow是一个由Google开发人员创建的开源软件库，它将图像识别定义为计算机将图像或视频分解为像素，识别形状，以便“看到”这些图像的内容，并对它们进行分类的过程。

例如，股票网站每天都有数百万张图片上传和数十亿的搜索量。通常，网站建设者必须为他们上传的每张照片添加标签和说明，以便与用户的搜索词匹配。通过安装图像识别应用，一旦图像传输到服务器，机器就可以自动识别图像中的人物或物体。然后，它可以自动对图像进行描述，比人类的描述更加具体，从而优化搜索引擎并改善用户体验。

如何实现图像识别？

目前，深度学习是最有可能让机器实现“看”的能力的技术。简单地说，深度学习就是一种机器学习框架，通过模仿人类的神经元系统，为计算机提供自主学习能力。因此，计算机可以准确识别图片中的内容，而无需根据指令安装手动编码的软件——但它需要大量数据才能完成识别。

因此，全世界都在致力于开发大量数据，其中最典型的例子就是ImageNet和PASCAL数据集。经过多年的努力，这些庞大且免费的数据集包含数百万张图像，每张图像都标记有图像内容相关的关键字

1.  ImageNet：由普林斯顿大学的研究人员于2009年创建，这个可视化数据集拥有从Flickr等搜索引擎收集的超过1400万个URL图像。在数据集创建过程中，工作人员和志愿者对提交的图片进行了详细地注释，并将其分类为约1000个对象类。

2.  PASCAL：PASCAL由欧盟国家各大学联合创建，与ImageNet数据集相比，PASCAL相形见绌 —— 仅有20个对象类，共20,000个训练图像。

正如您可能已经从两者在类数量上的巨大差异中猜到的那样，PASCAL的分类更具通用性。相反，ImageNet注重图像识别技术发展一个关键特征：类间差异性——机器能够识别两张包含同一物种或物体的不同类型的图像，因此图像被分在不同的类别中。例如，虽然同一图片在PASCAL中仅属于“狗”这一类别，但它在ImageNet中可能被分类为“柯基犬”，“牧羊犬”或“哈巴狗”等类。

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