计算机视觉主要完成哪些任务

2024-05-15 23:03:22

计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）的核心技术之一，在过去的三十年里发展迅猛，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、目标图像检测与定位、图像分割、目标识别、图像生成。】

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？

计算机视觉主要完成哪些任务相关推荐

用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉
用NVIDIA A100 GPUs提高计算机视觉 Improving Computer Vision with NVIDIA A100 GPUs 在2020年英伟达GPU技术会议的主题演讲中,英伟达创 ...
计算机视觉一些项目实战技术（续）
计算机视觉一些项目实战技术(续) PROTO-OBJECT BASED SALIENCY 在本项目中,提出一种新的方法来完成显著目标侦测的任务.与以往基于聚光灯注意理论的显著目标检测器相比,遵循基于对 ...
计算机视觉一些项目实战技术
计算机视觉一些项目实战技术 SELECTIVE SEARCH FOR OBJECT LOCALISATION 需要多种策略来查找上述图像中的所有对象.勺子在桌子上的沙拉碗里.因此,图像本质上是层次性的 ...
计算机视觉系列最新论文（附简介）
计算机视觉系列最新论文(附简介) 目标检测 1. 综述:深度域适应目标检测标题:Deep Domain Adaptive Object Detection: a Survey作者:Wanyi Li, ...
计算机视觉多目标检测整合算法
计算机视觉多目标检测整合算法输入输出接口 Input:image/video Output:(1)BandingBox左上右下的坐标位置 (2)Type类型:人,车,-,-(3) 执行度:是指判别目 ...
深度学习在计算机视觉中的应用长篇综述
深度学习在计算机视觉中的应用长篇综述前言 2012年ImageNet比赛,使深度学习在计算机视觉领域在全世界名声大震,由此人工智能的全球大爆发.第一个研究CNN的专家使Yann LeCun,现就职于 ...
学计算机视觉台式机,回顾2020，2020年最受欢迎的7种电脑视觉工具
打开你的手机,检查你相册里的第一张照片?你可以很容易地识别图像中的人,甚至可以向你的朋友描述.这是因为人类很容易看到事物并描述他们所看到的东西,但计算机也是如此吗?对于计算机来说,"看到&q ...
计算机视觉常用图像数据集标记平台
目录 1.LabelIMG 2.VGG Image Annotator 3.Supervise.ly 4.Labelbox 5.其他平台在计算机视觉中海量图片数据的标记是个让人头疼的问题,通过学习总 ...
深度学习常用数据集资源（计算机视觉领域）
目录 1.MNIST 2.ImageNet 4.COCO 5.PASCAL VOC 6.FDDB 1.MNIST 深度学习领域的入门数据集,当前主流的深度学习框架几乎都将MNIST数据集的处理入门第一 ...
深度学习--TensorFlow（8）CNN卷积神经网络理论（计算机视觉）
目录计算机视觉介绍 1.计算机视觉应用 2.计算机视觉技术图像分类目标检测目标跟踪语义分割实例分割 BP神经网络的缺点一.卷积神经网络简介 1.卷积 2.全连接与局部感受野 3.权值共享 ...

最新文章

热门文章