การรู้จำภาพคืออะไร?

ในบทความนี้ เราจะอธิบายว่าเหตุใดการจดจำรูปภาพจึงมีความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ และวิธีที่ Nanonets สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพให้กับธุรกิจของคุณได้ในทุกที่ที่จำเป็นต้องมีการจดจำรูปภาพ

การจดจำภาพคืออะไร?

การจดจำภาพหรือที่เรียกว่าการจำแนกภาพเป็นเทคโนโลยีการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์ที่ช่วยให้เครื่องสามารถระบุและจัดหมวดหมู่วัตถุภายในภาพดิจิทัลหรือวิดีโอได้ เทคโนโลยีนี้ใช้ปัญญาประดิษฐ์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติต่างๆ ในภาพเพื่อระบุได้อย่างถูกต้อง

จุดมุ่งหมายคือเพื่อให้เครื่องสามารถตีความข้อมูลภาพได้เหมือนกับมนุษย์ โดยการระบุและจัดหมวดหมู่วัตถุภายในภาพ เทคโนโลยีนี้มีการใช้งานที่หลากหลายในอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการผลิต การดูแลสุขภาพ การค้าปลีก การเกษตร และการรักษาความปลอดภัย

การจดจำภาพสามารถใช้เพื่อปรับปรุงการควบคุมคุณภาพในการผลิต ตรวจหาและวินิจฉัยอาการทางการแพทย์ ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าในร้านค้าปลีก เพิ่มประสิทธิภาพผลผลิตพืชผลทางการเกษตร และช่วยในการเฝ้าระวังและมาตรการรักษาความปลอดภัย นอกจากนี้ การจดจำภาพสามารถช่วยได้ ทำให้เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และ เพิ่มประสิทธิภาพ ในกระบวนการทางธุรกิจต่างๆ

เหตุใดการจดจำภาพจึงมีความสำคัญ

การจดจำรูปภาพมีความสำคัญสำหรับธุรกิจ เนื่องจากช่วยให้สามารถทำงานต่างๆ โดยอัตโนมัติซึ่งอาจต้องใช้ความพยายามของมนุษย์และอาจเกิดข้อผิดพลาดได้ ช่วยให้สามารถจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลภาพได้ดีขึ้น นำไปสู่การตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น นอกจากนี้ เทคโนโลยีการจดจำภาพยังช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าด้วยการมอบคุณลักษณะส่วนบุคคลและโต้ตอบได้

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนเกี่ยวกับวิธีการใช้การจดจำรูปภาพในแอปพลิเคชันต่างๆ และได้ปฏิวัติกระบวนการทางธุรกิจ:

1. การดูแลสุขภาพ: การจดจำภาพทางการแพทย์เป็นตัวเปลี่ยนเกมในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ด้วยการจดจำภาพที่ขับเคลื่อนโดย AI นักรังสีวิทยาสามารถตรวจจับเซลล์มะเร็งในแมมโมแกรม, MRI และภาพทางการแพทย์อื่นๆ ได้แม่นยำยิ่งขึ้น ทำให้สามารถตรวจพบและรักษาได้ตั้งแต่เนิ่นๆ ด้วยความช่วยเหลือของแพลตฟอร์ม OCR ที่เปิดใช้งาน AI ทำให้ Nanonets สามารถช่วยสกัดข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากเอกสารทางการแพทย์ได้โดยอัตโนมัติ
2. ขายปลีก: บริษัทค้าปลีกกำลังใช้การจดจำรูปภาพเพื่อมอบประสบการณ์การช็อปปิ้งที่เป็นส่วนตัวแก่ลูกค้า ตัวอย่างเช่น ร้านค้าปลีกแฟชั่นอาจใช้การจดจำรูปภาพเพื่อแนะนำชุดที่เข้ากับสไตล์ของลูกค้า
3. การเงินและการบัญชี: บริษัทต่างๆ ใช้ความพยายามอย่างมากในการติดตาม บันทึก และตรวจสอบการทำธุรกรรมทางการเงิน การรับรู้ภาพสามารถช่วยได้ ประมวลผลใบแจ้งหนี้อัตโนมัติ or การจัดการค่าใช้จ่าย และทำให้กระบวนการซิงค์ข้อมูลทั้งหมดเป็นไปโดยอัตโนมัติด้วย ERP
4. การผลิต: มีการใช้การจดจำภาพในการผลิตเพื่อทำให้กระบวนการควบคุมคุณภาพเป็นไปโดยอัตโนมัติ ด้วยการวิเคราะห์ภาพของผลิตภัณฑ์ที่ผลิต การจดจำภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถระบุข้อบกพร่องและความเบี่ยงเบนจากมาตรฐานคุณภาพด้วยความแม่นยำและรวดเร็วกว่าการตรวจสอบของมนุษย์
5. การเกษตร: การจดจำภาพกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการเกษตรโดยทำให้เกษตรกรสามารถระบุศัตรูพืช โรค และการขาดสารอาหารในพืชผลได้ ด้วยการวิเคราะห์ภาพของพืช การจดจำภาพที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถช่วยเกษตรกรในการวินิจฉัยปัญหาและดำเนินการแก้ไขก่อนที่ความเสียหายจะย้อนกลับมาไม่ได้

โดยรวมแล้ว การจดจำรูปภาพช่วยให้ธุรกิจมีประสิทธิภาพมากขึ้น ประหยัดค่าใช้จ่าย และแข่งขันได้ด้วยการให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริงจากข้อมูลภาพจำนวนมหาศาลที่พวกเขารวบรวม

การจดจำภาพทำงานอย่างไร

อัลกอริธึมการจดจำรูปภาพใช้การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อประมวลผลภาพดิจิทัลและจดจำรูปแบบและคุณสมบัติต่างๆ ในภาพ อัลกอริทึมได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของภาพเพื่อเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติของวัตถุต่างๆ จากนั้นโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมจะถูกนำไปใช้เพื่อจำแนกภาพใหม่ออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ได้อย่างถูกต้อง

กระบวนการรับรู้ภาพโดยทั่วไปเกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่อไปนี้:

1. การเก็บรวบรวมข้อมูล: ขั้นตอนแรกในการจดจำรูปภาพคือการรวบรวมชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของรูปภาพที่มีป้ายกำกับ รูปภาพที่มีป้ายกำกับเหล่านี้ใช้เพื่อฝึกอัลกอริทึมในการจดจำรูปแบบและคุณสมบัติต่างๆ ของรูปภาพประเภทต่างๆ
2. กระบวนการเตรียมการผลิต: ก่อนที่จะสามารถใช้รูปภาพสำหรับการฝึกอบรมได้ จะต้องผ่านการประมวลผลล่วงหน้าเพื่อขจัดสัญญาณรบกวน การบิดเบือน หรือสิ่งประดิษฐ์อื่นๆ ที่อาจรบกวนกระบวนการจดจำรูปภาพ ขั้นตอนนี้อาจเกี่ยวข้องกับการปรับขนาด ครอบตัด หรือปรับคอนทราสต์และความสว่างของรูปภาพ
3. การแยกคุณสมบัติ: ขั้นตอนต่อไปคือการแยกคุณสมบัติออกจากรูปภาพที่ประมวลผลล่วงหน้า สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการระบุและแยกส่วนที่เกี่ยวข้องของภาพที่อัลกอริทึมสามารถใช้เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างวัตถุหรือหมวดหมู่ต่างๆ
4. การฝึกโมเดล: เมื่อแยกคุณสมบัติแล้ว อัลกอริทึมจะได้รับการฝึกอบรมในชุดข้อมูลรูปภาพที่ติดป้ายไว้ ในระหว่างการฝึกอบรม อัลกอริทึมจะเรียนรู้ที่จะระบุและจัดหมวดหมู่วัตถุต่างๆ โดยการจดจำรูปแบบและคุณลักษณะต่างๆ ในภาพ
5. การทดสอบและประเมินแบบจำลอง: หลังจากฝึกอัลกอริทึมแล้ว จะมีการทดสอบชุดข้อมูลรูปภาพแยกต่างหากเพื่อประเมินความแม่นยำและประสิทธิภาพ ขั้นตอนนี้ช่วยในการระบุข้อผิดพลาดหรือจุดอ่อนในแบบจำลองที่ต้องแก้ไข
6. การใช้งาน: เมื่อโมเดลได้รับการทดสอบและตรวจสอบความถูกต้องแล้ว สามารถนำไปปรับใช้เพื่อจำแนกรูปภาพใหม่ออกเป็นหมวดหมู่ต่างๆ ได้อย่างถูกต้อง

ประเภทของการจดจำภาพ:

ระบบจดจำภาพสามารถฝึกฝนได้ด้วยวิธีใดวิธีหนึ่งจากสามวิธี — การเรียนรู้แบบมีผู้สอน การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน หรือการเรียนรู้แบบควบคุมดูแลตนเอง

โดยปกติแล้ว การระบุข้อมูลการฝึกอบรมเป็นความแตกต่างหลักระหว่างแนวทางการฝึกอบรมทั้งสามวิธี

1. การเรียนรู้ภายใต้การดูแล: ในการจดจำรูปภาพประเภทนี้ อัลกอริทึมการเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะใช้เพื่อแยกความแตกต่างระหว่างหมวดหมู่วัตถุต่างๆ จากคอลเลกชันภาพถ่าย ตัวอย่างเช่น บุคคลสามารถติดป้ายกำกับรูปภาพเป็น "รถยนต์" หรือ "ไม่ใช่รถยนต์" เพื่อฝึกระบบจดจำรูปภาพให้จดจำรถยนต์ได้ ด้วยการเรียนรู้ภายใต้การดูแล ข้อมูลที่ป้อนจะถูกระบุหมวดหมู่อย่างชัดเจนก่อนที่จะป้อนเข้าสู่ระบบ
2. การเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน: ในการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอน แบบจำลองการจดจำภาพจะได้รับชุดภาพที่ไม่มีป้ายกำกับและกำหนดความเหมือนหรือความแตกต่างที่สำคัญระหว่างภาพเหล่านั้นผ่านการวิเคราะห์คุณลักษณะหรือลักษณะเฉพาะ
3. การเรียนรู้ด้วยตนเองภายใต้การดูแล: การเรียนรู้ด้วยตนเองเป็นส่วนย่อยของการเรียนรู้ที่ไม่มีผู้ดูแลซึ่งใช้ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับเช่นกัน ในรูปแบบการฝึกอบรมนี้ การเรียนรู้จะสำเร็จโดยใช้ป้ายหลอกที่สร้างขึ้นจากข้อมูลเอง วิธีการนี้ทำให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ที่จะแสดงข้อมูลด้วยข้อมูลที่มีความแม่นยำน้อยกว่า ซึ่งจะมีประโยชน์เมื่อข้อมูลที่มีป้ายกำกับนั้นหายาก ตัวอย่างเช่น การเรียนรู้แบบดูแลตนเองสามารถใช้สอนเครื่องจักรให้เลียนแบบใบหน้ามนุษย์ได้ หลังจากฝึกอัลกอริทึมแล้ว การให้ข้อมูลเพิ่มเติมจะทำให้อัลกอริทึมสร้างใบหน้าใหม่ทั้งหมด

โดยสรุป การจดจำภาพแต่ละประเภทมีจุดแข็งและจุดอ่อนของตัวเอง และการเลือกใช้ประเภทใดขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเฉพาะของงานที่ทำอยู่

การเรียนรู้ภายใต้การดูแลจะมีประโยชน์เมื่อมีข้อมูลที่มีป้ายชื่อและหมวดหมู่ที่จะรับรู้นั้นทราบล่วงหน้า การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแลจะมีประโยชน์เมื่อไม่ทราบหมวดหมู่ และระบบจำเป็นต้องระบุความเหมือนและความแตกต่างระหว่างรูปภาพ การเรียนรู้ด้วยตนเองจะมีประโยชน์เมื่อข้อมูลที่ติดป้ายกำกับนั้นหายาก และเครื่องจำเป็นต้องเรียนรู้เพื่อแสดงข้อมูลด้วยข้อมูลที่แม่นยำน้อยกว่า

การจดจำภาพบางประเภททั่วไป ได้แก่ :

1. การจดจำวัตถุ: การจดจำวัตถุเป็นการจดจำรูปภาพประเภทที่พบได้บ่อยที่สุด และเกี่ยวข้องกับการระบุและจำแนกวัตถุภายในรูปภาพ การจดจำวัตถุสามารถนำไปใช้ในหลากหลายการใช้งาน เช่น การระบุวัตถุในภาพกล้องวงจรปิด การตรวจจับข้อบกพร่องในผลิตภัณฑ์ที่ผลิต หรือการระบุสัตว์ประเภทต่างๆ ในการถ่ายภาพสัตว์ป่า
2. การจดจำใบหน้า: การจดจำใบหน้าเป็นรูปแบบพิเศษของการจดจำวัตถุที่เกี่ยวข้องกับการระบุและยืนยันตัวตนของบุคคลตามลักษณะใบหน้า การจดจำใบหน้าสามารถนำไปใช้ในหลากหลายแอปพลิเคชัน เช่น การรักษาความปลอดภัยและการเฝ้าระวัง การตลาด และการบังคับใช้กฎหมาย
3. การจดจำฉาก: การจดจำฉากเกี่ยวข้องกับการระบุและจัดหมวดหมู่ฉากภายในภาพ เช่น ทิวทัศน์ อาคาร และพื้นที่ภายในอาคาร การจดจำฉากสามารถใช้ในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น ยานพาหนะอัตโนมัติ ความจริงเสริม และวิทยาการหุ่นยนต์
4. การรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR): การรู้จำอักขระด้วยแสงเป็นรูปแบบพิเศษของการจดจำรูปภาพที่เกี่ยวข้องกับการระบุและแปลข้อความภายในรูปภาพเป็นข้อความที่เครื่องอ่านได้ OCR มักใช้ในการจัดการเอกสาร โดยใช้เพื่อแยกข้อความจากเอกสารที่สแกนแล้วแปลงเป็นข้อความดิจิทัลที่ค้นหาได้
5. การจดจำท่าทาง: การรู้จำท่าทางเกี่ยวข้องกับการระบุและตีความท่าทางของมนุษย์ เช่น การเคลื่อนไหวของมือหรือการแสดงออกทางสีหน้า เพื่อให้สามารถโต้ตอบกับเครื่องจักรหรืออุปกรณ์ต่างๆ ได้ สามารถใช้การจดจำท่าทางในแอปพลิเคชันต่างๆ เช่น เกม หุ่นยนต์ และความจริงเสมือน

โดยสรุป การจดจำภาพเป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพที่ช่วยให้เครื่องแปลความหมายและเข้าใจข้อมูลภาพได้ การจดจำรูปภาพประเภทต่างๆ เช่น การจดจำวัตถุ การจดจำใบหน้า และการจดจำฉาก มีแอปพลิเคชันมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ

การจดจำรูปภาพกับการตรวจจับวัตถุ:

การจดจำภาพเกี่ยวข้องกับการระบุและจัดหมวดหมู่วัตถุภายในภาพดิจิทัลหรือวิดีโอ โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติต่างๆ ในภาพเพื่อระบุได้อย่างถูกต้อง จุดมุ่งหมายคือเพื่อให้เครื่องสามารถตีความข้อมูลภาพได้เหมือนกับมนุษย์ โดยการระบุและจัดหมวดหมู่วัตถุภายในภาพ

ในทางกลับกัน การจดจำวัตถุเป็นการจดจำรูปภาพประเภทหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการระบุและจำแนกวัตถุภายในรูปภาพ อัลกอริธึมการจดจำวัตถุได้รับการออกแบบมาเพื่อจดจำประเภทของวัตถุ เช่น รถยนต์ คน สัตว์ หรือผลิตภัณฑ์ อัลกอริทึมใช้การเรียนรู้เชิงลึกและโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเรียนรู้รูปแบบและคุณสมบัติในภาพที่สอดคล้องกับประเภทของวัตถุเฉพาะ

กล่าวอีกนัยหนึ่ง การจดจำภาพเป็นเทคโนโลยีประเภทกว้างๆ ที่ครอบคลุมการจดจำวัตถุ เช่นเดียวกับการวิเคราะห์ข้อมูลภาพในรูปแบบอื่นๆ การจดจำวัตถุเป็นเทคโนโลยีเฉพาะที่เน้นการระบุและจำแนกวัตถุภายในภาพ

แม้ว่าทั้งการจดจำรูปภาพและการจดจำวัตถุจะมีการใช้งานมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ แต่ความแตกต่างระหว่างทั้งสองนั้นอยู่ที่ขอบเขตและความเฉพาะเจาะจง การจดจำรูปภาพเป็นคำทั่วไปที่ครอบคลุมการใช้งานที่หลากหลาย ในขณะที่การจดจำวัตถุเป็นเทคโนโลยีเฉพาะเจาะจงมากขึ้นที่มุ่งเน้นไปที่การระบุและจำแนกประเภทวัตถุเฉพาะภายในรูปภาพ

อนาคตของการจดจำรูปภาพ:

อนาคตของการจดจำภาพนั้นสดใสมาก พร้อมความเป็นไปได้ที่ไม่สิ้นสุดสำหรับการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ หนึ่งในพื้นที่สำคัญของการพัฒนาคือการรวมเทคโนโลยีการจดจำภาพเข้ากับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง สิ่งนี้จะช่วยให้เครื่องจักรเรียนรู้จากประสบการณ์ ปรับปรุงความแม่นยำและประสิทธิภาพเมื่อเวลาผ่านไป

แนวโน้มที่สำคัญอีกประการหนึ่งในเทคโนโลยีการจดจำภาพคือการใช้โซลูชันบนคลาวด์ การจดจำรูปภาพบนคลาวด์จะช่วยให้ธุรกิจปรับใช้โซลูชันการจดจำรูปภาพได้อย่างรวดเร็วและง่ายดาย โดยไม่จำเป็นต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานหรือความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคที่กว้างขวาง

การจดจำภาพยังมีบทบาทสำคัญในการพัฒนายานยนต์ไร้คนขับอีกด้วย รถยนต์ที่ติดตั้งเทคโนโลยีจดจำภาพขั้นสูงจะสามารถวิเคราะห์สภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ ตรวจจับและระบุสิ่งกีดขวาง คนเดินถนน และยานพาหนะอื่นๆ ซึ่งจะช่วยป้องกันอุบัติเหตุและทำให้การขับขี่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

โดยรวมแล้ว อนาคตของการจดจำภาพนั้นน่าตื่นเต้นมาก ด้วยแอพพลิเคชั่นมากมายในอุตสาหกรรมต่างๆ ในขณะที่เทคโนโลยีพัฒนาและปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง เราคาดหวังได้ว่าจะได้เห็นแอปพลิเคชั่นการจดจำรูปภาพที่เป็นนวัตกรรมและมีประโยชน์มากยิ่งขึ้นในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

Nanonets สามารถช่วยธุรกิจของคุณในการจดจำภาพได้อย่างไร

Nanonets สามารถมีแอปพลิเคชั่นมากมายภายในการจดจำรูปภาพ เนื่องจากเน้นที่การสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่ทำให้กระบวนการใส่คำอธิบายประกอบและติดฉลากรูปภาพง่ายขึ้น

• ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ ภาพทางการแพทย์ เช่น เอ็กซเรย์และซีทีสแกนจำเป็นต้องใส่คำอธิบายประกอบและติดฉลากอย่างถูกต้องเพื่อการวินิจฉัย ด้วย Nanonets ผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพสามารถอัปโหลดภาพทางการแพทย์ไปยังแพลตฟอร์มและใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อติดฉลากและจัดหมวดหมู่โดยอัตโนมัติ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและแรงได้มาก โดยเฉพาะในการตั้งค่าเสียงสูง
• ในการขายปลีก การจดจำรูปภาพสามารถใช้เพื่อระบุวัตถุ เช่น เสื้อผ้าหรือสินค้าอุปโภคบริโภคในรูปภาพหรือวิดีโอ Nanonets สามารถช่วยให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติโดยการสร้างโมเดลแบบกำหนดเองที่สามารถระบุรายการเฉพาะและคุณลักษณะของรายการ เช่น สีและสไตล์ สามารถใช้เพื่อปรับปรุงฟังก์ชันการค้นหาผลิตภัณฑ์บนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ หรือเพื่อติดตามสินค้าคงคลังและตรวจสอบความพร้อมในสต็อก
• นอกจากนี้ยังสามารถใช้นาโนเน็ตในการผลิตเพื่อให้มั่นใจในการควบคุมคุณภาพ ด้วยการใช้เทคโนโลยีการจดจำภาพเพื่อระบุข้อบกพร่องในผลิตภัณฑ์ ผู้ผลิตสามารถลดของเสียและเพิ่มประสิทธิภาพได้ นาโนเน็ตสามารถช่วยทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติโดยใช้แบบจำลองที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเพื่อระบุข้อบกพร่องเฉพาะ เช่น รอยร้าวหรือการเปลี่ยนสีในภาพของผลิตภัณฑ์

โดยรวมแล้ว Nanonets' เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ และ โมเดลที่ปรับแต่งได้ ทำให้เป็นแพลตฟอร์มอเนกประสงค์ที่สามารถนำไปใช้กับหลากหลายอุตสาหกรรมและกรณีการใช้งานภายในการจดจำภาพ

สรุป

เทคโนโลยีการจดจำภาพได้เปลี่ยนวิธีที่เราประมวลผลและวิเคราะห์ภาพดิจิทัลและวิดีโอ ทำให้สามารถระบุวัตถุ วินิจฉัยโรค และทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติได้อย่างถูกต้องและมีประสิทธิภาพ Nanonets เป็นผู้ให้บริการชั้นนำด้านโซลูชันการจดจำภาพแบบกำหนดเอง ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้เพื่อปรับปรุงการดำเนินงานและปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

• เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย SEO และการเผยแพร่ประชาสัมพันธ์ รับการขยายวันนี้
• เพลโตบล็อคเชน Web3 Metaverse ข่าวกรอง ขยายความรู้. เข้าถึงได้ที่นี่.
• ที่มา: https://nanonets.com/blog/image-recognition/