机器学习＋计算机视觉

机器学习与计算机视觉是两个密切相关的领域，在人工智能中发挥着核心作用。计算机视觉是让计算机系统理解、解释和分析图像或视频的能力，而机器学习则是一种数据驱动的技术，通过模式识别和算法优化来使系统从数据中学习。

当这两个领域结合时，形成了深度学习的一个重要分支——深度学习计算机视觉。这种组合通常涉及以下几个关键步骤：

1. **特征提取**：通过卷积神经网络（CNNs），可以从图像中自动检测和提取有用的特征，如边缘、纹理和物体的部分信息。

2. **目标识别和分类**：利用训练好的模型，将提取的特征与预定义的类别相匹配，例如行人识别、车辆识别等。

3. **物体定位和分割**：除了分类外，还能确定物体在图片中的精确位置和形状，这对自动驾驶、图像编辑等应用至关重要。

4. **行为分析和动作识别**：对连续的视频帧进行处理，识别出人的动作、表情或者物体的行为。

5. **场景理解和理解**：通过整合多模态信息，可以实现更高级的理解，比如理解图像背后的语义含义。