计算机视觉中的深度深度学习中的深度

关于深度

Deep learning
Depth estimation
Deep Depth不一样的

Depth estimation指的是估计图片中每个像素点到相机的距离，或者说每个像素点的深度。
Deep learning指得神经网络中的层数深。

机器视觉和深度学习是人工智能里面的两个不同的研究领域，虽然两个领域里面可能有一些术语会一样，但是由于应用场景不一样，同一个术语所代表的含义也是不一样的。例子：深度（depth）
机器视觉（Computer Vision）：通常来说图像都是通过摄像头给拍出来的，虽然我们日常生活中事物都是三维的，但是通过摄像头给拍出来的图像却是二维的，因此在拍摄的过程中我们其实丢失了一维的信息，而这个一维的信息就是物体在空间里的相互距离，而这里的距离也就是深度（Depth）所指的含义，为了方便计算，通常深度在机器视觉里面都是指空间里面的各个点相对于摄像头的距离，知道了这个信息之后就可以很方便的计算各点之间的相互距离了。深度信息在机器视觉里是很重要的信息，机器视觉的目的就是准确的识别物体然后利用识别出来的信息进行决策和分析，如果不能识别到深度信息的话，它的应用是很局限的，比如机器人路径规划、自动驾驶，这些不仅需要识别出物体，还需要识别出具体的距离来进行合理避障。
深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习里面的一个分支，主要研究如何模拟人的大脑进行决策分析，以各种神经网络算法为代表。通常来说，一个神经网络是由多个计算层级组成的，一个输入进来之后，需要经过若干个层级的计算才能够输出，而深度（Depth）在这里则是指的神经网络层级的个数。

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