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计算机行业cv是什么 cv是什么( 二 )

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目前400多家公司的总市值已经达到1.3万亿美元(略高于脸书)，满足了当今算法的数据需求 。
然而，这些方法最终会走进死胡同吗？算法在人类数据集上达到极限了吗？就像我们在国际象棋中使用人类数据作为算法输入一样 ， 模型会受到数据集设计的限制 ， 无法超越人类 。
在国际象棋中 ， 如果我们停止建立人类的数据，而让机器建立自己的数据来优化学习过程，那么后深度学习就可以取得突破 。在计算机视觉中，我们还必须允许机器独立生成能够促进其学习的数据 。
CV:合成计算机视觉
通过虚拟现实引擎，可以更好地创建训练数据 。在精度上，模型的输出已经达到了现实世界的标准 。意味着可以通过模型生成智能数据来指导计算机视觉模型的学习 。这种合成数据可以成为以数据为中心的人工智能框架的基础 。
因此，我认为现在有必要广泛使用可视化复合数据 。
虚拟现实引擎有专门的生成合成数据的组件（比如 NVIDIA IsaacSim ， Unity Perception），这些合成数据不仅美观 ， 而且有助于训练更好的算法 。
3D 功能正迅速成为一种必需品——最新的 iPhone 手机就配备了激光雷达（LiDAR）和用于 3D 扫描的应用程序，来达到更好的性能 。
元宇宙（Metaverse）的时代即将开始 。人们将会渐渐习惯生活在虚拟现实的世界中 。比如未来的宝马制造厂和谷歌的孪生供应链，就会应用到数字孪生技术 。行业的领头者已经开始使用虚拟现实技术来改进计算机视觉算法：特斯拉（Tesla）就在利用虚拟现实技术来生成驾驶场景的边缘情况和更多的新视角 。
如果我们有合适的工具来建立数据集，我们就可以省去手动标记数据的繁琐过程，更好地开发和训练计算机视觉算法 。Gartner认为，未来三年，合成数据将比真实数据更占优势 。
如果我们更进一步呢？进入一个不需要人类标记图像的计算机视觉世界 。
通过合成计算机视觉，我们可以在虚拟现实中建立模型，并在现实世界中部署它们 。就像在象棋比赛中，AlphaZero可以自己学习重要的部分，所以我们用算法来确定模型需要关注什么，才能达到最好的学习效果 。
在合成计算机视觉(SCV)中，我们使用虚拟现实引擎来训练计算机视觉模型，并将训练好的模型部署到现实世界中 。
人眼能看到的远没有真实世界丰富，所以我们的算法只能达到人类理解和标记的信息范围 。但事实可能并非如此，因此我们可以为传感器建立算法 ， 以测量超出人类感知的事物 。这些算法可以通过虚拟现实中的编程进行有效训练 。
与其建立更大的模型，用更多的计算能力去解决问题，不如更好地获取对算法学习有帮助的数据 。算法的学习不需要同类型的数据 ， 而是各种不同的数据 。
《深度心灵》显示，AlphaZero只是一个开始 。他们把同样的方法应用到围棋、星际争霸和蛋白质折叠中 。现在我们已经拥有了为计算机视觉构建类似AlphaZero系统的所有必要组件，这样它就可以自我学习，而不会受到人类设计输入的限制 。该系统可以创建和操作虚拟场景 ， 并通过自学解决视觉自动化的任务 。
合成计算机视觉的基础是合成数据 。前期大约有30家公司已经开始了可视化复合数据生成的业务 。一些公司专注于一个垂直领域中的特定用例，而大多数公司同时在多个垂直领域中进行 。
2021年只是新研究的开始，合成数据只是需要解决的问题的一小部分 。
图|合成数据公司

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