| Typ | Quelle |
|---|---|
| Rohdatei | sources/Recherche - Bildverarbeitung heute 2026.md |
| Autor | Claude (Webrecherche im Auftrag des Nutzers) |
| Datum_quelle | 2026-09-25 |
| Format | Markdown, Zusammenfassung von Webseiten mit URLs (Meta AI, AOMedia, JPEG-Komitee, caniuse, Wikipedia, Fachblogs) |
| Erstellt | 2026-09-25 |
| Aktualisiert | 2026-09-25 |
| Tags | bildverarbeitung, deep-learning, bildcodierung, recherche |
Webrecherche vom September 2026 dazu, was sich seit 2004 in der Bildverarbeitung geändert hat: Deep Learning (AlexNet, Vision Transformer, Segment Anything) sowie neue Bild- und Videoformate (AVIF, JPEG XL, AV1, H.266).
Kernaussagen
- Seit AlexNet (2012) dominieren tiefe neuronale Netze die Bilderkennung. Sie lernen Merkmale selbst, statt dass diese von Hand extrahiert werden (Mustererkennung, Merkmalsextraktion).
- Der Vision Transformer (2020) verarbeitet Bilder wie Text als Token-Folge, ohne Faltung (Mustererkennung).
- Segment Anything (2023) segmentiert fast beliebige Objekte ohne Nachtraining (Bildsegmentierung).
- Die Nachfolger von JPEG und MPEG heissen AVIF, JPEG XL, AV1 und H.266/VVC. Sie beruhen auf denselben Prinzipien, sind aber deutlich effizienter (Bildcodierung).
Bewertung
Einordnung (Claude)
Die Eckdaten (AlexNet, ViT, SAM, AV1, VVC) sind gut belegt und stammen aus Primär- und Nachschlagequellen. Die Angaben zum JPEG-XL-Support in Chrome 2026 stammen nur aus Fachblogs und können sich schnell ändern.
Aktualisierte Seiten
Verwandt
- Quelle - Bildverarbeitung Zusammenfassung – die Quelle von 2004, die hier aktualisiert wird
- Wissensrepräsentation damals und heute – symbolische vs. lernende Verfahren