趋势3:图像分割、分类和属性提取

目标检测，分割和分类是解决几个复杂的计算机视觉挑战的积木。目标检测有助于识别图像中的目标，形成矩形边界并创建边界框来缩小目标。图像分割，然后识别出所有的曲线，线和对象的确切形状。与简单的对象检测相比，这有助于更细粒度和更细的识别。对象分类有助于将特定对象分类为类或子类。例如，将车辆分类为汽车或飞机，并进一步细分为奥迪，宝马等品牌。

通过识别和缩小肿瘤区域并进一步将肿瘤分类为恶性或非恶性，目标检测、分割和分类有助于医疗保健部门。

通过对图像进行分类、分割以获取特定信息或提取图像属性，这些也有助于从图像中建立各种见解。

印孚瑟斯与一家大型全球能源公司合作，根据故障现场发来的图片识别出有问题的电缆，这样他们就可以派合适的工程师到现场修复电缆。这有助于公司节省成本，从派工程师修复错误报告的电缆问题。

印孚瑟斯与一家大型全球零售商合作，从数字化扫描的产品艺术(SmartArt)中提取并分类信息，从而正确提取信息，并进一步分类为内容、成分、说明等，使信息在多个渠道上可用，以达到监管和合规的目的。