計算機視覺(Computer Vision, CV)作爲人工智能(AI)的核心技術之一,在過去的二十年裏發展迅猛,應用範圍遍及工業、農業、軍事、國防等多個領域。
計算機視覺的內涵豐富,需要完成的任務衆多,關鍵任務包括:圖像增強、圖像分類、圖像檢測與定位、圖像分佈、目標識別。
圖像增強:圖像增強處理可以有效去除圖像噪聲、增強圖像邊緣,突出圖像中所需的重要信息,去除或弱化不重要的信息,達到改善圖像的視覺質量的效果,更適合人的觀察或機器的識別。
圖像分類:圖像分類是目標檢測、語義分割的重要支撐,其目標是將不同的圖像劃分到不同的類別,並實現最小的分類誤差。如今,圖像分類的應用在我們的生活中隨處可見,如智能手機的相冊自動分類、產品缺陷識別、無人駕駛等等。
圖像檢測和定位:物體檢測爲許多視覺任務提供了動力,例如實例分割,姿勢估計,追蹤和動作識別。它在監視,自動駕駛和視覺問答中具有下游應用。
圖像分割:對於一張圖來說,圖上可能有多個物體、多個人物甚至多層背景,希望能做到對於原圖上的每個像素點,能預測它是屬於哪個部分(人、動物、背景……)。
目標識別:目標識別的目的在於判斷場景(二維圖像、視頻或三維圖像)中是否存在感興趣目標,若存在則對其位置和姿態等信息進行估計,是計算機視覺中非常重要的一個研究方向。
通過領域技術分析系統,全面分析了計算機視覺領域的技術趨勢、國家趨勢、機構趨勢等
目標檢測這一基本任務仍然是非常具有挑戰性的課題,存在很大的提升潛力和空間。從RCNN到Fast RCNN,再到Faster RCNN,一直都有效率上的提升,那麼如何深入瞭解卷積神經網絡、目標檢測,掌握模型框架的基本操作?
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當前,我國計算機視覺技術快速發展,研究熱度位居全球首位。技術的發展也帶來了就業結構、個人隱私、社會準則等多方面的的問題。我國在大力發展計算視覺技術的同時,技術帶來的風險與挑戰也同樣不容小覷。
本文分享自微信公衆號 - AI算法與圖像處理(AI_study)。
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