25 個圖像識別統計數據揭示技術背後的像素

現代電腦正在學習如何像人類一樣觀察事物，而影像辨識技術使之成為可能。

神經網路是這項技術的核心。 它從數據中學習並識別模式。 當你提供更多有關物體、臉部甚至情緒的數據時，它會更好地「看到」和理解圖像。

影像辨識是電腦視覺和人工智慧 (AI) 的子集。 它包括對圖像內容進行標記和分類的技術和演算法。

從根本上來說，這項技術才剛開始發展，但許多組織已經開始使用影像辨識軟體來訓練模型並添加在其他軟體平台中識別影像的功能。 如今，影像辨識有助於醫療診斷、尋找失蹤人員，甚至使自動駕駛汽車成為現實。

市場潛力巨大，並且不斷拓展，闖入新產業。 讓我們來探索這些統計數據，看看影像辨識方面有哪些新變化。

影像辨識市場統計

影像辨識市場正在快速成長，並在零售、醫療保健和安全領域變得流行。 人工智慧和機器學習是市場成長的主要驅動力。 根據以下統計數據，2023 年至 2030 年間，影像辨識市場的任何機會都可能充滿希望。

看看統計數據是什麼樣的。

• 預計2023年至2030年全球影像辨識市場複合年增長率（CAGR）將達到10.42%。
• 美國影像辨識市場規模預計最大，2023年價值39.4億美元。

• 2023年北美影像辨識市場規模成長11.86%。
• 預計 2023 年澳洲影像辨識市場將達到 2.8 億美元。
• 南美洲2023年市場規模大幅成長20.26%。
• 2022年全球人工智慧影像辨識市場規模為333067萬美元，預計2028年複合年增長率為24.91%，達到1265288萬美元。
• 亞洲的影像辨識市場規模相對較小，2023年規模為25.7億美元。
• 中歐和西歐的影像辨識市場規模較小，2023 年為 18.8 億美元。
• 預計2023年至2030年美國影像辨識市場複合年增長率為7.86%。

影像辨識技術統計

深度學習在影像辨識技術中發揮重要作用。 You Only Look Once (YOLO) 和 Single-Shot Detector (SSD) 等流行的深度學習模型使用卷積層來解析數位影像或照片。 深度學習技術和模型將在2023年繼續改進，使影像辨識更簡單、更準確。

此外，尺度不變特徵變換 (SIFT)、加速穩健特徵 (SURF) 和主成分分析 (PCA) 影像辨識模型等演算法可以讀取、處理和交付。

圍繞影像辨識的技術生態系統正在迅速變化。 這些統計數據將為您提供技術的最新動態。

• 麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室 (CSAIL) 開發了一種遮罩生成編碼器 (MAGE) 來推斷影像中缺少的部分。 當給定每個類別的 10 個標記範例時，它在線性探測中實現了 80.9% 的準確率，並在 71.9% 的情況下正確識別了影像。
• Object365 是一個大規模目標偵測資料集，已使用超過 600,000 張影像進行了訓練。

• 當影像不需要精細的細節來進行物體偵測時，1 到 200 萬像素是理想選擇。 如果影像確實需要精細的細節，它們會被分成每個 1-2 兆像素的影像。
• 大型且功能強大的影像辨識系統可以處理每秒 1000 幀 (FPS)。 相反，常見的影像辨識系統的處理速度為 100 FPS。
• 用於訓練影像辨識模型的最大公開資料集是 IMDB-Wiki，其中包含超過 500,000 張人臉影像。
• Berkeley Deep Drive (BDD110K) 是最大的多樣化駕駛影片資料集。 它擁有超過 100,000 個針對自動駕駛感知任務註釋的影片。
• 影像辨識由三層組成－輸入層、隱藏層和輸出層。 輸入層捕捉訊號，隱藏層處理訊號，輸出層決定訊號是什麼。
• 彩色影像的位元深度範圍為 8 到 24 或更高。 在 24 位元影像中，有三組：8 組​​為紅色，8 組為綠色，8 組為藍色。 這些位的組合代表其他顏色。
• 4 個一階統計量（平均值、變異數、偏度和峰度）和 5 個二階統計量（角二階矩、對比、相關性、同質性和熵）表示影像的文字特徵。

影像辨識系統準確率統計

借助卷積神經網路（CNN），影像辨識的準確度得到了提高。 儘管如此，變形、同一類別內物件的變化以及遮蔽等挑戰可能會影響系統的準確性。 （當一個物件隱藏影像中另一個物件的一部分時，就會發生遮擋。）

儘管存在這些潛在的挫折，影像辨識系統仍顯示出令人難以置信的高程度確定性。 研究這些統計數據，了解影像辨識軟體的準確度以及誤差範圍有多大。

• 影像辨識中所有資料集的平均錯誤率為 3.4%。
• 影像辨識中的前 5 名錯誤率是指目標標籤在 5 個最高機率的預測中沒有出現的次數的百分比。 許多技術都不能低於 25%。

• 影像辨識工具的準確率約為95%。 這是由於 CNN 和其他基於特徵的深度神經網路的發展。
• YOLOv7 是用於電腦視覺任務的最高效、準確的即時目標偵測模型。

從像素到圖案

上述統計數據清楚地表明，從 2023 年到 2030 年，影像辨識市場正處於成長軌道。該技術不斷發展，並透過新的更新和進步提高其準確性。 但這種增長並不僅限於影像辨識。 整個電腦視覺領域的市場規模和採用率都在不斷擴大。 隨著市場價值的成長，在圖像辨識領域佔有一席之地的企業將受益。

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