私はコンピュータ ビジョンの専門家として、上記の技術開発計画に強く同意します。コンピュータビジョンの分野では、これらの計画を実現するには、次の側面の開発と予測に焦点を当てる必要があると考えています。
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新しいテクノロジーの深い学習: コンピューター ビジョンの分野のテクノロジーは非常に急速に発展しており、新しいアルゴリズムやアプリケーションが常に登場し、進化、改善されています。したがって、業界の競争力を維持するには、新しいテクノロジーを継続的に深く学習し、実際のプロジェクトに適用する必要があります。
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技術文書の整理と共有: コンピューター ビジョンの分野には、優れた研究結果や経験の要約が数多くありますが、体系的で理解しやすく、応用しやすい技術文書が不足しています。したがって、貴重な知識をより良く共有し広めるために、技術文書の整理と作成にもっと注意を払う必要があります。
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テクノロジー業界についての深い考察: コンピューター ビジョンには、人工知能、モノのインターネット、スマート シティ、その他の分野を含む幅広い用途があります。したがって、私たちは自らの学習と実践をより適切に導き、テクノロジーへの理解を深めるために、テクノロジー業界の開発トレンド、アプリケーションシナリオ、社会への影響について深く考える必要があります。
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キャリア計画と精神的成長: コンピューター ビジョンの分野では、高い技術リテラシーとチームワーク スキルが必要となるため、職場でのリテラシーとチームワーク スキルを継続的に向上させる必要があります。同時に、私たちは仕事や生活上の課題にうまく対処できるように、自分自身の精神的な成長に注意を払い、前向きな姿勢と健康な肉体的および精神的状態を維持する必要もあります。
将来のコンピュータ ビジョンの分野では、次のような側面がさらに発展、促進されると思います。
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インテリジェントな監視: スマート シティの構築とセキュリティに対する人々の需要の高まりに伴い、インテリジェントな監視システムが広く使用されるようになります。将来の監視システムは、よりインテリジェントで正確かつ効率的になり、コンピューター ビジョン テクノロジを通じてインテリジェントな検出と早期警告を実行できるようになります。
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自動運転: 自動運転技術は、コンピューター ビジョンの分野で注目されているトピックの 1 つです。将来的には、自動運転技術は広く使用され、継続的に最適化および改善されるでしょう。自動運転技術では、コンピューター ビジョン テクノロジーを使用して、道路認識、歩行者検出、車両追跡などの機能を実装できます。
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人間とコンピュータの相互作用: 人工知能技術の発展に伴い、コンピュータビジョン技術は人間とコンピュータの相互作用の分野で広く使用されるでしょう。将来的には、コンピュータ ビジョン テクノロジにより、コンピュータが人間の言語、動作、表現をよりよく理解できるようになり、それによってより自然な人間とコンピュータの対話が実現できるようになります。
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仮想現実: 仮想現実テクノロジーは、近年の注目のトピックの 1 つです。将来的には、コンピューター ビジョン テクノロジーは、より現実的で正確な仮想現実体験の実現に役立つ可能性があります。同時に、コンピュータービジョンテクノロジーを使用して、仮想現実と現実世界の間の相互作用を実現することもできます。
フラグ
目標の検出、追跡、姿勢推定の学習と実践を完了しました。次に、探索と挑戦を続けるために、次のことを考慮できます。
- 画像のセグメンテーション: 画像のセグメンテーションは、コンピューター ビジョンにおける重要なタスクの 1 つであり、画像をさまざまな領域またはオブジェクトに分割することを目的としています。セマンティック セグメンテーション、インスタンス セグメンテーション、パノラマ セグメンテーションなど、深層学習に基づく画像セグメンテーション アルゴリズムを学習および研究できます。
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- 3D ビジョン: 2D 画像処理に加えて、3D ビジョンの分野をさらに研究し探索することができます。これには、多視点画像からの 3D シーンの再構成、点群処理、3D オブジェクト認識などのタスクが含まれます。関連する 3D ビジョン アルゴリズムとツールを学習して適用できます。
- ビデオ理解: ビデオ理解はコンピュータ ビジョンにおける重要な研究方向であり、ビデオの分析、認識、理解が含まれます。ビデオでターゲット検出、追跡、行動認識、アクション予測などのタスクを学習および実践し、動的なシーンの理解と分析を向上させることができます。
- 強化学習とビジュアル インテリジェンス: 強化学習とコンピューター ビジョンを組み合わせることで、よりスマートな視覚的な意思決定と制御が可能になります。システムのインテリジェンスと自律性を向上させるために、強化学習に基づいたビジュアル ナビゲーション、ロボット制御、自律的意思決定などのタスクを研究および実践できます。
- マルチモーダルおよびクロスドメイン研究: 視覚分野では、他の知覚分野との統合も興味深い研究方向です。マルチモーダル データ (画像、テキスト、音声など) の共同分析と理解を探索したり、コンピューター ビジョン テクノロジを医療、自動運転、産業などの他の分野に適用したりできます。
クールな花火コード
2024 年を祝うために、皆さんを元気づけるためにもう一度コードを編集しました。
当然，下面是一个简单的炫酷烟花效果的 Python 代码示例：
```python
import random
import turtle
def create_firework():
colors = ["red", "blue", "green", "yellow", "orange", "purple"]
fireworks = []
for _ in range(30):
firework = turtle.Turtle()
firework.shape("circle")
firework.color(random.choice(colors))
firework.shapesize(stretch_wid=0.2, stretch_len=0.2)
firework.penup()
firework.speed(0)
firework.goto(0, -200)
firework.left(random.randint(0, 360))
firework.speed(random.randint(5, 20) * 10)
fireworks.append(firework)
return fireworks
def explode(fireworks):
for firework in fireworks:
firework.forward(200)
firework.pendown()
firework.speed(0)
firework.goto(firework.xcor() + random.randint(-100, 100), firework.ycor() + random.randint(-100, 100))
firework.penup()
def main():
screen = turtle.Screen()
screen.bgcolor("black")
screen.title("Fireworks")
fireworks = create_firework()
while True:
explode(fireworks)
turtle.done()
if __name__ == "__main__":
main()
このコードは、turtleモジュールを使用して花火のエフェクトを描画します。小さなドットを作成し、それらを上に移動させ、一定の高さに達すると爆発して花火の効果を生み出します。各ドットにはランダムな色、速度、方向があり、クールな花火の効果を生み出します。
上記のコードを Python エディターにコピーして実行すると、キャンバス上のクールな花火の効果を観察できます。コード内のパラメータを調整する必要がある場合、または他のエフェクトを追加する必要がある場合は、必要に応じて変更できます。楽しむ！
# 在最后
在2024继续在csdn发等多优质文章，期待更好的自己，开拓更多的方向，探索未知的自己。提高自己的认知水平，and make more money！