博士导师总结目标检测、卷积神经网络和OpenCV学习资料（教程/PPT/代码）

计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）的核心技术之一，在过去的二十年里发展迅猛，应用范围遍及工业、农业、军事、国防等多个领域。

计算机视觉主要完成哪些任务？

计算机视觉的内涵丰富，需要完成的任务众多，关键任务包括：图像增强、图像分类、图像检测与定位、图像分布、目标识别。

图像增强：图像增强处理可以有效去除图像噪声、增强图像边缘，突出图像中所需的重要信息，去除或弱化不重要的信息，达到改善图像的视觉质量的效果，更适合人的观察或机器的识别。

图像分类：图像分类是目标检测、语义分割的重要支撑，其目标是将不同的图像划分到不同的类别，并实现最小的分类误差。如今，图像分类的应用在我们的生活中随处可见，如智能手机的相册自动分类、产品缺陷识别、无人驾驶等等。

图像检测和定位：物体检测为许多视觉任务提供了动力，例如实例分割，姿势估计，追踪和动作识别。它在监视，自动驾驶和视觉问答中具有下游应用。

图像分割：对于一张图来说，图上可能有多个物体、多个人物甚至多层背景，希望能做到对于原图上的每个像素点，能预测它是属于哪个部分（人、动物、背景……）。

目标识别：目标识别的目的在于判断场景（二维图像、视频或三维图像）中是否存在感兴趣目标，若存在则对其位置和姿态等信息进行估计，是计算机视觉中非常重要的一个研究方向。

计算机视觉的未来趋势如何？

通过领域技术分析系统，全面分析了计算机视觉领域的技术趋势、国家趋势、机构趋势等

技术趋势：

国家趋势：

机构趋势：

目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。从RCNN到Fast RCNN，再到Faster RCNN，一直都有效率上的提升，那么如何深入了解卷积神经网络、目标检测，掌握模型框架的基本操作？

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当前，我国计算机视觉技术快速发展，研究热度位居全球首位。技术的发展也带来了就业结构、个人隐私、社会准则等多方面的的问题。我国在大力发展计算视觉技术的同时，技术带来的风险与挑战也同样不容小觑。

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