WiMi Hologram Cloud Inc. ha anunciado el desarrollo de una nueva tecnología de procesamiento de imágenes basada en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. La tecnología puede mejorar la precisión y la eficacia del procesamiento de imágenes y ampliar la gama de aplicaciones para el procesamiento de imágenes. La tecnología procesa imágenes mediante técnicas de aprendizaje profundo, utilizando redes neuronales convolucionales (CNN) para extraer características de las imágenes. Estas características pueden utilizarse para tareas de clasificación de imágenes, detección de objetivos y segmentación de imágenes. WiMi introduce técnicas de aprendizaje profundo como las redes neuronales residuales (ResNet) y los mecanismos de atención para mejorar aún más la precisión. Mediante el uso de CNN y redes neuronales recurrentes (RNN) para el aprendizaje profundo y la extracción de características, WiMi logra la clasificación y el reconocimiento automatizados de imágenes. WiMi también utiliza técnicas como las redes de segmentación para automatizar la segmentación y la localización de imágenes y logra el procesamiento y el análisis automatizados de regiones específicas en las imágenes. Además, WiMi utiliza redes generativas adversariales (GAN), un modelo de aprendizaje profundo que aprende a generar imágenes con sensación de realismo para mejorar la calidad de las imágenes. El uso de GAN condicionales (cGAN) permite generar imágenes que se ajustan a las necesidades del usuario. Esto permite a la tecnología desarrollada por WiMi proporcionar un control más preciso sobre la imagen durante el procesamiento de la misma, al tiempo que mejora su calidad. WiMi ha desarrollado esta tecnología como un sistema integrado, integrando técnicas y algoritmos de aprendizaje profundo con herramientas e interfaces adicionales. Esto ayuda a los usuarios a utilizar este sistema rápidamente y a poner en práctica sus requisitos de aplicación. Puede utilizarse para el procesamiento, el análisis y la predicción de imágenes. El sistema puede procesar varios tipos de datos de imágenes, como imágenes 2D y datos de nubes de puntos 3D, incluidas imágenes de escenas naturales, imágenes médicas e imágenes de teledetección. Además, el sistema admite el procesamiento de imágenes de distintas modalidades, como imágenes en escala de grises, en color y multiespectrales. Además, el flujo de procesamiento puede ajustarse de forma adaptativa para adaptarse a distintas resoluciones cuando se procesan imágenes con resoluciones diferentes. El sistema también es potentemente escalable y adaptable: al combinar la computación distribuida y la computación heterogénea,
se puede lograr una computación paralela y un intercambio de datos eficientes, lo que mejora la velocidad y la eficacia del procesamiento. Y el sistema se aplica a varias plataformas de hardware, incluidas CPU, GPU y FPGA, y puede implantarse en múltiples sistemas operativos y entornos de desarrollo.