视觉 AI 指的是将人工智能应用于分析和解释视觉数据，例如图像或视频。 它依赖于卷积神经网络 (CNN) 和计算机视觉算法等技术来处理基于像素的信息并提取有意义的见解。 与传统软件不同，视觉 AI 可以识别视觉输入中的模式、对象和上下文，从而实现以前需要人工视觉解释的任务的自动化。 例如，它可以识别照片中的物体、检测生产线中的异常情况或跟踪视频流中的运动。
视觉 AI 执行多项核心任务。 一种常见的用途是图像分类，系统将图像分类到预定义的类别中，例如区分照片中的猫和狗。 对象检测更进一步，通过定位和标记图像中的多个对象，例如识别自动驾驶汽车系统中的汽车、行人和交通信号灯。 另一项任务是语义分割，它将标签分配给图像中的每个像素（例如，标记医学扫描中的癌细胞）。 实时应用包括用于安全系统的面部识别或使用实时摄像头馈送分析零售货架库存。 这些功能由预训练模型或为特定数据集定制的解决方案提供支持。
开发人员可以使用 TensorFlow、PyTorch 或云 API（例如，Google Cloud Vision、Azure Computer Vision）等工具集成视觉 AI。 OpenCV 等开源库简化了图像预处理等任务，而 YOLO 或 Detectron2 等框架为对象检测提供了即用型模型。 例如，开发人员可以使用预训练的 ResNet 模型对电子商务应用程序中的产品图像进行分类，或者微调模型以检测制造零件中的缺陷。 挑战包括处理不同的光照条件、优化边缘设备模型或管理大规模数据。 通过自动化视觉分析，视觉 AI 减少了人工工作量，提高了质量控制等任务的准确性，并实现了增强现实叠加或自动化内容审核等新功能。