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计算机视觉技术体系
1 计算机视觉核心任务
1.1 图像目标检测
目标检测的主要任务是检测输入图像是否存在给定目标，如存在则返回目标
的类别和位置信息。目标检测是一个复杂的过程，不仅需要分辨出物体，还需要
用边界框从背景中圈出它在图像中的具体位置，所以图像分类和图像定位成了目
标检测评判的重要标准。目标检测作为图像理解和计算机视觉的基石，是解决图
像分割、场景理解、目标跟踪等高级视觉任务的基础。同时在人工智能和信息技
术的多个领域也具有广泛的应用，包括机器人视觉、无人机监控、安全、自动驾
驶、人机交互、基于内容的图像检索、智能视频监控和增强现实等。近年来，目
标检测是深度学习一个非常热门的研究方向，利用卷积神经网络的卷积层、池化
层等基本结构可以让网络自己学习和提取特征，并达到所需目的。这种特性可以
省略很多复杂的建模过程，训练完毕后可以直接运用到实际物体。有理由相信，
未来深度学习一定可以在目标检测等人工智能领域中取得更大的突破。
1.2 图像语义与实体分割
图像分割一般分为语义分割和实例分割两种。语义分割是计算机视觉和模式
识别领域的关键技术，与目标检测、图像分类共同作为环境感知的三大核心任务。
语义分割融合了传统的图像分割和目标识别两大技术，其目的是将图像分割成几
组具有特定语义类别的区域，为每个图像像素预测一个类别标，属于像素级别的
密集分类问题。实例分割是在语义分割的基础上进一步区分出同一类别事物中不
同下属级别的对象，即 在前者的基础上给每个物体分别编号。语义分割是自动驾
驶、医学影像分割、行人检测等领域的技术基础，具有广泛应用价值。深度学习
技术的应用正逐渐克服语义分割带来的挑战性难题，与传统方法相比，取得了很
好的分割效果，并加快了商业化应用的发展。然而，图像语义分割技术对数据标
注的要求过高，不仅需要海量图像数据，而且这些图像还需提供精确到像素级别
的标记信息，需要消耗大量的人工成本。
1.3 视频目标跟踪
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七欢欢
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