人工智能（AI）和机器学习（ML）已成为图像处理领域的基础技术。传统上，人工智能图像识别涉及用于增强、过滤和转换图像的算法技术。这些方法主要是基于规则的，通常需要对特定任务进行手动微调。然而，机器学习的出现，特别是深度学习，已经彻底改变了这个领域，实现了更强大和通用的解决方案。
卷积神经网络 （CNN） 等深度学习技术已被证明在图像分类、对象检测和语义分割等任务中特别强大。这些神经网络会自动从原始像素数据中学习特征和模式，无需手动提取特征。因此，基于 ML 的图像处理方法在各种基准测试和实际应用中优于传统算法。
AI图像识别
AI和ML在图像处理中的结合为研究和应用开辟了新的途径，从医疗诊断到自动驾驶汽车。这些技术的结合允许对视觉数据的适应性更强、更高效、更准确地处理，从根本上改变我们与图像交互和解释图像的方式。
人工智能（AI）的出现彻底改变了各个领域，包括图像识别和分类。人工智能能够有效、大规模地检测和分类物体和图像，这证明了这项技术的力量。Google Cloud 推出了新的快速入门解决方案，利用了这一功能，端到端演示了开发人员如何使用预先训练的模型构建用于图像识别和分类的应用程序。
云函数上的 AI/ML 图像处理快速入门解决方案是一个全面的指南，可帮助用户了解、部署和利用该解决方案。它利用预先训练的机器学习模型来分析用户提供的图像并生成图像注释。该解决方案可用于各种应用，例如数字化物理文档中的文本、识别和处理不安全或有害的用户生成内容，或提供大规模检测和分类对象和图像的解决方案。
训练 AI 识别和分类图像
在构建解决方案时，开发人员需要考虑三个关键要素：存储、计算和人工智能。Jump Start 解决方案使用 Google Cloud 的 Cloud Storage 进行存储，使用 Cloud Functions 进行计算，并使用 Cloud Vision API 进行人工智能。可通过 REST 和 RPC API 访问的云视觉 API，可用于检测对象、读取手写内容，以及使用预先训练的机器学习模型生成有价值的图像元数据。
谷歌的快速启动解决方案
快速入门解决方案旨在通过打包资源从 Google Cloud Console 进行部署和探索。它们基于 Terraform 构建，Terraform 是一种用于安全高效地构建、更改和版本控制基础设施的工具，可以根据需要进行修改。虽然这些解决方案尚未做好生产准备，但它们包括示例、模式和推荐的 Google Cloud 工具，用于设计您自己的架构以满足 AI/ML 图像处理需求。
该解决方案由图像处理服务组成，该服务使用预先训练的机器学习模型分析输入图像并为图像生成注释。可以通过两种方式调用此图像处理服务：直接调用其 REST API 或将图像上传到输入 Cloud Storage 存储桶。云函数调用云视觉 API 对图像进行分析和注释，REST API 以 JSON 的形式向用户返回注释。然后，云函数将图像的结果预测和注释存储在云存储中。
Google 创建的快速入门将指导用户完成这些步骤，为探索提供部署的解决方案。但是，请务必注意，此解决方案仅用于演示目的，不适用于生产环境。提供了用于部署快速入门解决方案和访问其他学习资源的链接。
原创文章，作者：校长，如若转载，请注明出处：https://www.yundongfang.com/Yun252590.html
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