Riassunto
Annotazioni
Per altri dettagli, vedi la scheda Testo e immagini .
Visione artificiale si basa sull'analisi e sulla manipolazione dei valori numerici dei pixel nelle immagini. I modelli di Machine Learning vengono sottoposti a training usando un volume elevato di immagini per abilitare scenari comuni di visione artificiale, ad esempio la classificazione delle immagini, il rilevamento di oggetti, la segmentazione semantica, la generazione di didascalie e altri.
I modelli usati per le attività di visione artificiale si sono evoluti da classificatori di immagini basati su statistiche tramite reti neurali convoluzionali ai modelli multi-trasformatore odierni. I modelli all'avanguardia non solo possono interpretare l'input visivo, ma anche generare l'output visivo.
Suggerimento
Per altre informazioni, vedere Informazioni su Visione di Azure.