计算机视觉入门：从CV基础知识到目标检测算法解析

"带你入门CV（计算机视觉）" 计算机视觉（CV）是一门融合了计算机科学、机器学习和图像处理的领域，旨在使机器能够“看”并理解图像和视频。这篇文章旨在为初学者提供一个对计算机视觉基础知识的概述，帮助他们理解和进入这个领域。 CV的四大任务包括分类、定位、检测和分割。分类是指识别图像中的对象是什么；定位则是确定对象在图像中的确切位置；检测结合了分类和定位，即识别并定位图像中的多个对象；分割则更为精细，它涉及到像素级别的分类，区分图像中的不同部分。 在传统的目标检测方法中，滑动窗口技术是一种常见的手段。它涉及设置不同大小的窗口在图像上滑动，提取每个窗口内的特征，并用预训练的分类器判断是否存在目标对象。这种方法耗时且依赖人工设定的窗口大小。 2012年以前，计算机视觉主要依赖传统算法，但随着Alexnet的出现，深度学习开始在CV中占据主导地位，目标检测方法也分为单阶段和双阶段两大类。单阶段方法如YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）直接从特征图中预测物体类别和边界框，速度快但可能精度稍低。双阶段方法如R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network）系列首先生成候选区域，再进行分类和精炼，精度较高但计算量大。 在计算机视觉中，还有一些关键术语需要了解，例如Bounding Box（bbox）是用于表示对象边界的一种矩形框，它的坐标定义了对象在图像中的位置。IoU（Intersection over Union）衡量的是预测的bbox与真实bbox的重叠程度，是评估检测性能的重要指标。mAP（Mean Average Precision）是评估检测模型性能的综合度量，它考虑了所有类别的平均精度，特别是在多个召回率水平上。 随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉的应用越来越广泛，包括但不限于自动驾驶、人脸识别、医疗影像分析、智能安防等领域。了解这些基础知识对于想要进入计算机视觉领域的学习者来说至关重要，这将为他们开启一扇通向人工智能前沿技术的大门。