计算机视觉开发服务涉及创建软件和系统，使机器能够解释和分析视觉数据，例如图像或视频。 这些服务通常包括设计、训练和部署模型，这些模型可以执行诸如对象检测、图像分类或场景理解之类的任务。 开发人员使用 OpenCV、TensorFlow 或 PyTorch 等框架来构建针对特定用例量身定制的自定义解决方案。 例如，零售公司可能会使用计算机视觉通过分析货架图像来自动执行库存跟踪，而制造工厂可以使用摄像头馈送部署缺陷检测系统。
这些服务的一个关键方面是端到端管道，其中包括数据收集、预处理、模型训练和部署。 数据准备至关重要，因为原始视觉数据通常需要清理、标记或扩充才能提高模型准确性。 用于注释的 LabelImg 或用于数据增强的 Albumentations 等工具简化了此过程。 准备好数据后，开发人员使用 CNN（卷积神经网络）或 Vision Transformer 等架构训练模型。 部署可能涉及使用 TensorFlow Lite 优化边缘设备模型，或将其集成到云 API 中以实现可扩展性。 例如，面部识别系统可以在智能手机上本地运行，也可以作为每秒处理数千个请求的云服务运行。
实际应用差异很大。 在医疗保健领域，计算机视觉可以分析医学图像以检测 X 光片中的肿瘤等异常情况。 自动驾驶汽车依靠视觉系统来识别行人、交通标志和车道标记。 开发人员还可以为利基行业构建定制解决方案，例如通过无人机图像监控作物健康的农业系统。 服务通常包括性能调整（例如减少实时视频分析的延迟）或确保与 GPU 或 IoT 设备等硬件的兼容性。 通过将领域专业知识与技术工具相结合，这些服务使企业能够有效地解决复杂的视觉挑战。