论述题）试论述高级计算机视觉任务介绍中，令你印象深刻的或你比较感 兴趣的一个任务，并列举其中一个经典算法或模型，简述其基本原理。

在高级计算机视觉任务中，我印象深刻的任务是图像分割。图像分割是指将一张图像分割成若干个不同的区域或物体的过程。这个任务在医学图像处理、自动驾驶、视频分析等领域中都有广泛的应用。

其中一个经典的算法是基于深度学习的语义分割模型——FCN (Fully Convolutional Networks)。FCN采用了全卷积神经网络来进行图像像素级别的标注，将输入图片作为模型的输入，输出与输入具有相同大小的特征图，每个像素点都对应一个类别标签，从而实现对图像的像素级别的分割。

FCN的基本思路是将传统的卷积神经网络中的全连接层改为全卷积层，通过反卷积操作实现特征图的上采样，从而恢复输出图像的分辨率。同时，FCN还采用了跳跃式连接技术，将不同尺度的特征图进行融合，提高了分割的准确性。

FCN模型的训练采用交叉熵损失函数，将网络的输出与标签进行比较，通过反向传播算法来更新网络参数，从而使得网络的输出尽可能接近标签。该算法在多个图像分割数据集上取得了优秀的成绩，在实际应用中也具有很高的价值。

相关问题

（论述题）试论述在高级视觉任务介绍中，令你印象深刻的或你比较感兴趣 的一个视觉任务，并列举其中一个经典算法，简述其基本原理。 答：

在高级视觉任务介绍中，我印象深刻的是目标检测任务。这种任务的目标是在图像中找到所有对象的位置和大小。经典算法之一是Faster R-CNN算法。

Faster R-CNN算法的基本原理是使用一个候选区域提取方法来搜索目标。它从图像中提取一组候选区域，并使用卷积网络来计算每个区域中可能包含对象的概率，并生成对象的边框。具体来说，Faster R-CNN包括两个模块：Region Proposal Networks（RPN）和Fast R-CNN检测器。

RPN是一个全卷积网络，它可以以可变大小的窗口在特征图上滑动，生成一组候选区域。然后，它为每个提议位置估计对象边界框和它是否是前景或背景的概率。

Fast R-CNN检测器则对得到的提议进行分类和边界框回归。对于每个提议区域，它首先对该区域进行预处理，然后输入到一个全连接层分类器来检测目标。同时，也会训练一个边界框回归器来微调真实准确位置。

以上就是目标检测的经典算法之一Faster R-CNN的基本原理。这种算法可以在各种应用中使用，如自动驾驶、视频监控和人脸识别等。

试论述中级视觉、立体视觉任务中（例如：图像拼接、双目立体 视觉、MVS 或 SfM 三维重建等），令你印象深刻的或你比较感兴趣的一个视 觉任务，简述其任务设定以及基本解决思路。

在中级视觉和立体视觉任务中，我比较感兴趣的任务是双目立体视觉。双目立体视觉是指通过两个摄像机分别拍摄同一场景，通过对两个图像的像素点进行匹配，从而得到场景的深度信息。

双目立体视觉的任务设定是，给定一对左右视图，在两个视图中找到对应点，计算出每个像素点的视差（disparity），然后通过视差计算出每个像素点的深度信息。这个任务在三维重建、机器人视觉、虚拟现实等领域中有着广泛的应用。

双目立体视觉的基本解决思路是通过图像匹配的方法来找到对应点。常用的方法包括基于灰度信息的匹配算法、基于特征点的匹配算法和基于深度学习的匹配算法等。

其中，基于灰度信息的匹配算法是最基础的匹配算法，它通过计算两张图像中每个像素点的灰度值差异来进行匹配。常用的算法包括最小二乘匹配算法、半全局匹配算法和全局匹配算法等。这些算法的主要思想是通过优化匹配能量函数来得到最优的匹配结果。

基于特征点的匹配算法则是通过在图像中提取一些具有代表性的特征点，然后通过匹配这些特征点来得到对应点。常用的算法包括SIFT算法、SURF算法和ORB算法等。

基于深度学习的匹配算法则是通过构建一个深度神经网络来学习匹配特征，从而得到更加准确的匹配结果。这些算法的优点是可以自动学习图像的特征，从而得到更加鲁棒的匹配结果。