应用领域
现在，你必须考虑该技术的用例。以下是其应用
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动画与游戏
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机器人技术
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自动驾驶汽车
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医学诊断和外科手术
医疗保健中的计算机视觉：医学图像分析
很长一段时间以来，计算机支持的医学图像被用于诊断，如CT扫描、X射线等。此外，计算机视觉技术的最新发展使医生能够通过将图像转换为三维交互式模型来更好地理解这些图像，并使其更易于解释。
如果我们看一下计算机视觉的最新使用案例，那么我们会发现它是在用胸部x光检查COVID-19病例。此外，根据武汉市放射科的一项研究，深度学习方法可以有效地区分Covid-19和社区获得性肺炎。
检查一下由Kaggle提供的COVID-19胸部x光数据集，并在实施过程中自己动手。
应用领域
使用Gans生成的图像的应用程序有很多。以下是它的一些应用程序
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风格迁移和照片修复中的图像到图像翻译
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图像超分辨率
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文字到图像的生成
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图片编辑
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语义图像到照片的翻译
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开发社交距离工具的计算机视觉
在过去的几个月中，世界正遭受大流行COVID-19的困扰。发现在没有该疾病的疫苗之前，我们所有人都必须采取预防措施，使用洗手液，口罩，最重要的是保持社交距离。
在这种关键情况下，计算机视觉技术可以发挥至关重要的作用。它可用于跟踪房屋或特定区域中的人员，以了解他们是否遵守社会距离规范。
社交距离工具是对象检测和实时跟踪的应用程序。在这种情况下，为了检查社交距离违规行为，我们使用边界框检测视频中存在的每个人。稍后，我们跟踪框架中每个框的运动并计算它们之间的距离。如果它检测到任何违反社会距离规范的行为，则将突出显示那些边界框。
看上面的图片，有趣吗？几个月前，这是互联网上的热门话题。人们在交换性别后分享图片。但是这类应用程序背后的技术是什么？是的，你猜对了，它是计算机视觉，更具体地说，它是一个深层次的卷积生成的对抗性网络。
生成对抗网络，俗称GAN，是计算机视觉领域的一项令人振奋的创新。尽管GAN是一个古老的概念，但目前的形式是由Ian Goodfello在2014年提出的。从那以后，它有了许多发展。
GAN的训练涉及两个相互竞争的神经网络，根据给定训练数据的分布生成新的数据。尽管最初提出作为一种无监督学习机制，但是GAN证明了自己是有监督学习和半监督学习的理想选择。
以下是一些数据集，可帮助你获得GANs的实践经验
（编辑：吉安站长网）
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