近两年较新的计算机视觉任务与解决方法

近两年来，计算机视觉领域发展迅速，涌现出了很多新的任务和解决方法。以下是一些比较新的计算机视觉任务和解决方法：

1. 目标检测中的一阶段方法：一阶段目标检测方法如YOLOv3、RetinaNet和CenterNet等，可以实现端到端的目标检测，具有速度快、准确率高等优点。

2. 实例分割：实例分割是在目标检测的基础上，进一步将目标的像素级别分割出来，现在比较流行的方法是Mask R-CNN、Panoptic Feature Pyramid Networks等。

3. 人体姿态估计：人体姿态估计是指从图像中推断出人体的姿势，包括关节点的位置和姿态角度等。现在比较先进的方法是HRNet、SimpleBaseline等。

4. 生成式对抗网络（GAN）：GAN是一种用于生成图像、视频、音频等的模型，近年来在计算机视觉领域得到了广泛的应用。比较典型的有StyleGAN、PGGAN等。

5. 跨域计算机视觉：跨域计算机视觉是指将不同领域或不同模态的图像进行转换，比如将草图转换为真实图像、将黑白图像转换为彩色图像等。比较流行的方法有CycleGAN、MUNIT等。

以上是一些比较新的计算机视觉任务和解决方法，当然，还有很多其他的任务和方法，这里只是列举了一部分。

相关问题

近两年较新的计算机视觉问题方法

以下是近两年比较新的计算机视觉问题和方法：

1. 自监督学习（Self-supervised Learning）：自监督学习是一种无需人工标注大量数据的学习方法。它通过利用图像或视频中的自然结构或关系来学习特征表示。自监督学习在图像分类、目标检测、语义分割等任务中都取得了显著的成果。

2. 生成对抗网络（GAN）：生成对抗网络是一种深度学习模型，它通过训练一个生成器和一个判别器来学习数据的分布。GAN在图像生成、图像修复、图像转换等任务中都取得了很好的效果。

3. 三维计算机视觉（3D Computer Vision）：三维计算机视觉是指利用计算机对三维场景进行分析和理解的一系列技术。最近，基于深度学习的3D计算机视觉方法在目标检测、姿态估计、跟踪等方面取得了很好的效果。

4. 联邦学习（Federated Learning）：联邦学习是一种分布式学习方法，它通过在多个设备上进行本地训练，再将本地模型进行聚合来学习全局模型。联邦学习在隐私保护和数据安全方面具有优势，在计算机视觉中应用广泛。

5. 小样本学习（Few-shot Learning）：小样本学习是指在只有少量训练数据的情况下，通过学习从其他任务中获得的知识来进行分类或检测。近年来，基于元学习和学习到的特征的小样本学习方法在计算机视觉中得到了广泛应用。

这些新的计算机视觉问题和方法都是近年来研究的热点，它们使得计算机视觉领域的算法更加智能化、高效化和可靠化，也为计算机视觉领域的未来发展提供了新的思路和方向。