コンピューター ビジョン (CV) は、多くの利点と課題を抱えて急速に進化しているテクノロジーです。以下に考えられる例をいくつか示します。
利点:
1. 自動化: CV テクノロジーは、画像分類、ターゲット検出、追跡などのタスクを自動化できるため、生産性が向上し、人件費が削減されます。
2. 精度: 人間の視覚システムと比較して、CV テクノロジーは画像内の特定のオブジェクト、形状、パターンをより正確に区別して識別できます。この利点により、多くのアプリケーションでパフォーマンスと精度が向上します。
3. リアルタイム: CV テクノロジーは、ビデオ ストリームやセンサー出力などの大量のデータをリアルタイムまたはほぼリアルタイムの速度で処理できます。この機能により、CV テクノロジーはセキュリティや自動運転などのリアルタイム アプリケーションに最適になります。
課題:
1. データ量: CV テクノロジは通常、トレーニングとテストに大量のデータを必要とするため、データのストレージ、処理、分析の機能に対してより高い要件が課されます。さらに、データの品質と精度も CV テクノロジーの重要な要素です。
2. 複雑さ: CV テクノロジーには、コンピューター サイエンス、数学、物理学、生物学などの複数の分野の知識が含まれます。そのため、多くの場合、広範な学際的な研究開発が必要になります。
3. 説明可能性: CV テクノロジーがターゲット検出などで何らかの意思決定を行う場合、その意思決定の根拠と根拠を明確に説明する必要があります。これは、医療診断や法的判断など、予測可能性と透明性が必要なアプリケーションにとって重要です。