Das Konzept der „Computer Vision“ bezieht sich auf den Bereich der Deep-Learning-Technologien, die es ermöglichen, Formen, Objekte oder Personen innerhalb von Bildern oder Videos zu erkennen. Computer Vision ist ein Zweig der Informatik. Mithilfe von künstlicher Intelligenz kann Computer Vision Merkmale in Bildern und Videos identifizieren. Es kann Daten viel genauer und schneller verarbeiten als Menschen, insbesondere in der Medizin, wo es Anomalien in MRT- und CT-Scan-Bildern erkennen kann. Computer Vision wird für die Klassifizierung, Gesichtserkennung und Objekterkennung in Bildern und Videos verwendet.
Computer Vision basiert auf Deep-Learning-Neuronalen Netzen. Um effektiv zu sein, müssen diese Modelle trainiert werden. Wie funktioniert das genau? Sie müssen mit Daten gefüttert werden, die gelabelt wurden. Die Labels werden verwendet, um dem Modell Informationen bereitzustellen. Zum Beispiel müssen für eine Klassifizierungsaufgabe, um Bilder entweder als Hunde oder Katzen zu klassifizieren, alle Bilder als „Hund“ oder „Katze“ gelabelt werden. Es ist sehr wichtig, dem Modell einen sehr vielfältigen Datensatz zu geben. Wenn es zum Beispiel zwischen Hunden und Katzen unterscheiden soll, muss es Hunde verschiedener Rassen und Farben sehen, um ein allgemeines Modell zu erstellen, das tiefgehend gelernt wurde.
Sobald das Modell trainiert wurde, kann es Bilder als Hunde oder Katzen erkennen. Computer-Vision-Modelle können Satellitenbilder lesen, um geometrische Formen in der Landwirtschaft und verschiedene Farben zu identifizieren. Diese Funktionen haben es uns ermöglicht, die Bodenkartierung zu automatisieren.