计算机视觉中的机器学习教程：从监督到半监督学习

本教程深入探讨了机器学习在计算机视觉领域的应用，由阿杰伊·乔希、阿诺普·切里安和拉维夏南·希瓦林加姆三位专家来自明尼苏达大学计算机科学系撰写。该教程旨在为读者提供一个全面的概述，帮助理解机器学习在解决计算机视觉中的复杂问题时所扮演的关键角色。 首先，介绍部分简要介绍了为什么将机器学习应用于计算机视觉，因为现实世界的问题通常具有挑战性：它们可能是NP难问题（如场景匹配），问题定义模糊（如单张图像的三维重构），答案主观（如图像分割）以及难以精确建模（如场景分类）。机器学习通过统计推理来寻找近似解决方案，处理这些困难。 在机器学习的具体算法类别中，教程分为三类： 1. 监督学习：这是最常见的学习方法，包括生成模型和判别模型。在计算机视觉中，它用于训练模型，如分类和回归任务，利用已标记的图像数据进行预测，例如使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别。 2. 无监督学习：这类算法无需标记数据，如K-Means聚类用于发现数据中的自然群组，Dirichlet过程和高斯过程则可以用来进行非参数估计和密度估计。在计算机视觉中，它们可能用于异常检测、特征提取或数据降维。 3. 半监督学习：这是一种介于监督和无监督学习之间的方法，尤其在标注数据有限的情况下大显身手。它结合了有监督和无监督学习的优势，如约束聚类、距离度量学习、流形方法（如自编码器和深度信念网络），以及主动学习，即让模型指导用户选择最有价值的数据样本进行标注。 教程中还分享了一些成功的案例，展示了机器学习在计算机视觉中的实际应用，比如自动驾驶、人脸识别、医学图像分析等。最后，结论部分总结了机器学习在计算机视觉领域的潜力与前景，强调了它作为处理视觉问题强大工具的地位，并指出未来研究可能的方向，如深度学习的进一步发展和对新范式的探索。 通过学习这个教程，读者将能够深入了解如何利用机器学习技术解决计算机视觉中的各种难题，并掌握在实际项目中选择和应用适当算法的策略。