图片处理中的人工智能模型

图片处理中的人工智能的分类有哪些:

  1. 图像识别与分类
    CLIP:https://github.com/openai/CLIP 根据图像预测最相关的文本片段,提取图像的特征信息。
    ViLT (Vision-and-Language Transformer):ViLT 模型主要用于多模态任务,包括视觉问答(Visual Question Answering)、图像文本匹配(Image-Text Matching)、图像字幕生成(Image Captioning)等任务。
    LAVIS:https://github.com/salesforce/LAVIS 是ALBEF,BLIP,CLIP,ALPRO,VGD-GPT等算法模型的集于一身的框架。
    • 目标检测:识别并定位图像中的多个目标物体,如行人检测、车辆识别等。
    • 图像分类:将整幅图像归类到预定义的类别中,如识别猫狗、区分不同种类的花卉等。
    • 面部识别:识别和验证图像中的人脸,用于安全监控和身份验证。

  2. 图像生成与编辑:
    • 生成对抗网络(GANs):用于生成逼真的图像,如DeepFake、图像增强、无中生有的图像生成。
    • 图像修复与上色:修复破损图像,给黑白图像上色,使其恢复到彩色图像。
    • 风格迁移:将一种艺术风格应用到另一张图像上,如把照片变成梵高风格的画作。

  3. 图像分割
    🚀 detectron2:https://github.com/facebookresearch/detectron2 用于物体检测、图像分割和其他视觉识别任务的平台。
    可以配置的算法:

    1. Mask R-CNN:Mask R-CNN 是由 Facebook AI Research (FAIR) 团队提出的,用于目标检测和实例分割的模型。它在 Faster R-CNN 的基础上添加了一个分支,用于预测每个 ROI 的分割掩码。
    2. EfficientDet:EfficientDet 是由 Google 的 AutoML 团队提出的,基于 EfficientNet 的轻量级且高效的目标检测模型。它在多个目标检测基准测试中表现优异。
    3. Faster R-CNN:Faster R-CNN 是基于区域提议网络(RPN)的目标检测模型,能够快速地在图像中检测出目标物体。
    4. RetinaNet:RetinaNet 单阶段目标检测模型,采用 Focal Loss 解决正负样本不平衡问题,能够在精度和速度上取得良好的平衡。
      🚀 YOLOv11 (history v8):https://github.com/ultralytics/ultralytics 一个物体检测和图像分割的算法。Ultralytics 提供了完整的框架,用于训练、评估和部署 YOLOv8 模型。这个框架包括丰富的工具和接口,使用户可以方便地进行数据处理、模型训练和推理。
      DINO:https://github.com/IDEA-Research/DINO This is the official implementation of the paper “DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection“. 一种物体检测和图像分割模型的算法及其实现。
      • 语义分割:将图像划分为多个语义区域,每个区域代表一个类别,如天空、道路、建筑物等。
      实例分割:不仅区分出不同的物体类别,还区分出同一类别的不同实例。
  4. 图像增强:
    • 图像放大:通过增加图像的分辨率,使图像更加清晰,如将低分辨率的监控图像转换为高清图像。
    • 去噪:减少图像中的噪声,使图像更加清晰。
    • 去模糊:减少图像中的模糊效果,提高图像清晰度。
    • 增强对比度:提升图像的对比度,使图像更加鲜明。

  5. 医学影像处理:
    • 医学影像分析:用于分析医学影像,如CT、MRI,帮助医生诊断疾病。
    • 自动分割和标注:自动识别并标注医学影像中的重要器官或病灶区域。

  6. 计算机视觉任务:
    • 自动驾驶:通过图像处理技术识别道路标志、行人、车辆等,辅助或实现自动驾驶。
    • 视觉导航:用于机器人导航,通过处理图像数据识别路径和障碍物。

  7. 增强现实与虚拟现实(AR/VR):
    • 环境识别与跟踪:识别和跟踪用户周围的物体和环境,用于增强现实应用。
    • 虚拟物体嵌入:将虚拟物体嵌入真实场景中,实现虚实结合的效果。

最后请出 the world’s biggest computer vision library — OpenCV https://opencv.org/, https://github.com/opencv/opencv