- Estás haciendo la pregunta mal. La forma de hacer la pregunta es: ¿Cómo se puede utilizar el Aprendizaje profundo en la Visión por computadora? La respuesta es generalmente reconocer cosas basadas en un conjunto de entrenamiento. Y las cosas son muy muy amplias. Bajo los viejos paradigmas de técnicas como la correlación normalizada, el reconocimiento de cosas se redujo a reconocer cosas estáticas como una cara o una cabeza o fiduciales en un entorno industrial. Pero con el aprendizaje profundo las cosas pueden ser mucho más dinámicas, por ejemplo, más allá de la cara, puedes reconocer feliz, triste o perplejo. Esto habría sido mucho más desafiante bajo los viejos paradigmas.
- Apéndice. He pensado más en su respuesta y me gustaría decir lo siguiente. Si bien el aprendizaje profundo se considera un tipo avanzado de visión por computadora, sin duda se podría concebir un sistema en el que la visión por computadora se utilizara como un front-end para el aprendizaje profundo. Por ejemplo, la visión por computadora podría usarse para ayudar a clasificar el conjunto de entrenamiento o para mejorar de manera automática la calidad de imagen del conjunto de entrenamiento, por ejemplo, con eliminación de ruido dinámico o algún tipo de ecualización de histograma automático que fue lo suficientemente inteligente como para mejorar la imagen pero no distorsionarlo hasta el punto de ser menos efectivo para el aprendizaje profundo. En el extremo frontal de la parte de reconocimiento, lo mismo es cierto, el mismo frente y debe usarse para la fase de aprendizaje y la fase de reconocimiento o clasificación si es posible para que se convierta en parte del clasificador.
¿Dónde se puede usar la visión computacional en el aprendizaje profundo?
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