人工知能テクノロジーの継続的な発展に伴い、コンピュータービジョンと機械学習テクノロジーの応用はますます広がっています。これらのテクノロジーの中でも、マシン ビジョンとディープ ラーニングは、現在最も先進的で有望なテクノロジーの 1 つであると考えられています。 PHP は Web 開発やデータ処理で広く使用されており、開発の余地もたくさんあります。したがって、この記事では、PHP でマシン ビジョンとディープ ラーニング テクノロジを適用する方法を検討します。
1. マシン ビジョンとディープ ラーニングとは何ですか?
マシンビジョンは、コンピューターを使用して画像やビデオを処理、分析、理解するテクノロジーです。マシンビジョンを使用すると、コンピューターが人間と同じように世界を見て理解できるようになり、自律的な意思決定、自動制御などの機能が可能になります。
ディープラーニングは、コンピューターサイエンスと神経生物学の原理を組み合わせた機械学習の方法です。深層学習モデルは複数のニューラル ネットワーク層で構成されており、複数のバックプロパゲーションと最適化トレーニングを経た後、大量のデータを通じてパターン認識と分析の目標を達成できます。
2. PHP のマシン ビジョン テクノロジー
PHP 言語は、優れた Web 開発特性と使いやすさを備えており、写真やビデオの処理、画像分析と識別の実行に簡単に使用できます。 PHP で一般的に使用されるマシン ビジョン テクノロジと関連ツールは次のとおりです。
GD ライブラリは、画像を提供する PHP に組み込まれた画像処理ライブラリです。処理 処理および生成のための関数。類似の ImageMagick は、PHP での画像処理にも使用できる無料のオープンソース画像処理ソフトウェアです。
これら 2 つのライブラリは、画像の拡大縮小、回転、トリミング、色空間変換などの基本的な画像処理機能を実装できます。ただし、顔認識やターゲット検出などの高度なマシン ビジョン操作はサポートされていません。
OpenCV は、C、Python、Java などの複数のプログラミング言語のインターフェイスを提供するクロスプラットフォームのコンピューター ビジョン ライブラリです。非常に強力で、物体検出、追跡、画像認識などの操作を実行できます。 PHP では、OpenCV の PHP 拡張機能を使用してその関数を呼び出すことができます。
TensorFlow は、Google が開発したディープ ラーニング フレームワークで、ディープ ニューラル ネットワーク モデルの構築とトレーニングに使用できます。 TensorFlow は、Python、C、Java などを含む複数のプログラミング言語をサポートしており、PHP 用のサードパーティ拡張機能もサポートしています。
TensorFlow を使用すると、画像分類、オブジェクト検出などの高度なマシン ビジョン操作を実装できます。ただし、PHP が TensorFlow を呼び出す方法は比較的複雑であるため、PHP 呼び出しシステム ライブラリの拡張機能を使用する必要があり、TensorFlow 環境を構成する必要があるため、デプロイメントの問題やその他の問題が発生しやすくなります。
3. PHP のディープ ラーニング テクノロジー
マシン ビジョンと比較すると、PHP でのディープ ラーニングの応用は比較的限定されています。現在、PHP 言語には深層学習ライブラリが組み込まれておらず、深層学習を直接サポートする拡張機能もありません。したがって、PHP でディープ ラーニングを使用するには、いくつかのサードパーティ ツールの助けが必要です。
以下は、PHP で一般的に使用される深層学習ツールの一部と、その使用方法の簡単な説明です。
Caffe は、によって開発されたツールです。 UC Berkeley 深層学習フレームワークは、CNN、RNN、LSTM などのさまざまなネットワーク構造とアルゴリズムをサポートしています。
Caffe の PHP 拡張機能は、画像分類、ターゲット検出、その他の操作のためにトレーニングされたモデルを実行するために使用できますが、Caffe の使用には特定の深層学習の知識と経験が必要です。
PHP-ML は、データ分析、クラスタリング、分類などに使用できる PHP 機械学習ライブラリです。これは正式な深層学習フレームワークではありませんが、浅いニューラル ネットワーク モデルの構築とトレーニングに使用できます。
Theano は、モントリオール大学によって開発されたディープ ラーニング ライブラリで、さまざまな種類のディープ ニューラル ネットワーク モデルの構築に使用できます。 Theano は CPU または GPU 上でモデルを C コードにコンパイルでき、PHP で C 言語インターフェイスを呼び出すことで使用できます。
Theano は他の深層学習フレームワークと比較して特殊で、コード構造と構文が独特であり、一定の学習コストが必要です。
IV. 結論と展望
要約すると、PHP 言語のパフォーマンスと拡張メカニズムはマシン ビジョンとディープ ラーニングのニーズには適していませんが、一部のオープン ソース ツールや 3 番目のツールを通じて、 party PHP でいくつかの基本的なマシン ビジョンおよびディープ ラーニング技術を使用するための拡張機能。
将来的には、PHP 言語の開発とハードウェアのパフォーマンスの向上により、PHP でのマシン ビジョンとディープ ラーニングをサポートするツールや拡張機能がさらに増えると思います。さらに、モノのインターネット、スマート ホーム、その他の分野の発展に伴い、マシン ビジョンとディープ ラーニングの応用の可能性は非常に広くなり、PHP 言語により多くの機会と課題がもたらされることになります。
以上がPHP のマシン ビジョンとディープ ラーニング テクノロジの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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