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- 计算机视觉的2大挑战
- 计算机视觉的 8 大任务
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人的大脑皮层， 有差不多 70% 都是在处理视觉信息。 是人类获取信息最主要的渠道，没有之一。 在网络世界，照片和视频（图像的集合）也正在发生爆炸式的增长！ 下图是网络上新增数据的占比趋势图。灰色是结构化数据，蓝色是非结构化数据（大部分都是图像和视频）。可以很明显的发现，图片和视频正在以指数级的速度在增长。 而在计算机视觉出现之前，图像对于计算机来说是黑盒的状态。 一张图片对于机器只是一个文件。机器并不知道图片里的内容到底是什么，只知道这张图片是什么尺寸，多少MB，什么格式的。 如果计算机、人工智能想要在现实世界发挥重要作用，就必须看懂图片！这就是计算机视觉要解决的问题。
目前主流的基于深度学习的机器视觉方法，其原理跟人类大脑工作的原理比较相似。 人类的视觉原理如下：从原始信号摄入开始（瞳孔摄入像素 Pixels），接着做初步处理（大脑皮层某些细胞发现边缘和方向），然后抽象（大脑判定，眼前的物体的形状，是圆形的），然后进一步抽象（大脑进一步判定该物体是只气球）。 机器的方法也是类似：构造多层的神经网络，较低层的识别初级的图像特征，若干底层特征组成更上一层特征，最终通过多个层级的组合，最终在顶层做出分类。
对于人类来说看懂图片是一件很简单的事情，但是对于机器来说这是一个非常难的事情，说 2 个典型的难点： 特征难以提取 同一只猫在不同的角度，不同的光线，不同的动作下。像素差异是非常大的。就算是同一张照片，旋转90度后，其像素差异也非常大！ 所以图片里的内容相似甚至相同，但是在像素层面，其变化会非常大。这对于特征提取是一大挑战。 需要计算的数据量巨大 手机上随便拍一张照片就是1000*2000像素的。每个像素 RGB 3个参数，一共有1000 X 2000 X 3=6,000,000。随便一张照片就要处理 600万 个参数，再算算现在越来越流行的 4K 视频。就知道这个计算量级有多恐怖了。 CNN解决了上面的两大难题 CNN 属于深度学习的范畴，它很好的解决了上面所说的2大难点： 1. CNN ...
图像分类
图像分类是计算机视觉中重要的基础问题。后面提到的其他任务也是以它为基础的。 举几个典型的例子：人脸识别、图片鉴黄、相册根据人物自动分类等。
目标检测
目标检测任务的目标是给定一张图像或是一个视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。
语义分割
它将整个图像分成像素组，然后对像素组进行标记和分类。语义分割试图在语义上理解图像中每个像素是什么（人、车、狗、树…）。 如下图，除了识别人、道路、汽车、树木等之外，我们还必须确定每个物体的边界。
计算机视觉的应用场景非常广泛，下面列举几个生活中常见的应用场景。 1. 门禁、支付宝上的人脸识别 2. 停车场、收费站的车牌识别 3. 上传图片或视频到网站时的风险识别 4. 抖音上的各种道具（需要先识别出人脸的位置） 这里需要说明一下，条形码和二维码的扫描不算是计算机视觉。 这种对图像的识别，还是基于固定规则的，并不需要处理复杂的图像，完全用不到 AI 技术。
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