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后廠理工學院計算機視覺自然語言處理名企實訓班分享下載

目前，計算機視覺是深度學習領(lǐng)域最熱門的研究領(lǐng)域之一。計算機視覺實際上是一個跨領(lǐng)域的交叉學科，包括計算機科學（圖形、算法、理論、系統(tǒng)、體系結(jié)構(gòu)），數(shù)學（信息檢索、機器學習），工程學（機器人、語音、自然語言處理、圖像處理），物理學（光學 ），生物學（神經(jīng)科學）和心理學（認知科學）等等。許多科學家認為，計算機視覺為人工智能的發(fā)展開拓了道路。

那么什么是計算機視覺呢？ 這里給出了幾個比較嚴謹?shù)亩x：

? “對圖像中的客觀對象構(gòu)建明確而有意義的描述”（Ballard＆Brown，1982）

? “從一個或多個數(shù)字圖像中計算三維世界的特性”（Trucco＆Verri，1998）

? “基于感知圖像做出對客觀對象和場景有用的決策”（Sockman＆Shapiro，2001）

為什么要學習計算機視覺？

一個顯而易見的答案就是，這個研究領(lǐng)域已經(jīng)衍生出了一大批快速成長的、有實際作用的應(yīng)用，例如：

• 人臉識別： Snapchat 和 Facebook 使用人臉檢測算法來識別人臉。

• 圖像檢索：Google Images 使用基于內(nèi)容的查詢來搜索相關(guān)圖片，算法分析查詢圖像中的內(nèi)容并根據(jù)最佳匹配內(nèi)容返回結(jié)果。

• 游戲和控制：使用立體視覺較為成功的游戲應(yīng)用產(chǎn)品是：微軟 Kinect。

• 監(jiān)測：用于監(jiān)測可疑行為的監(jiān)視攝像頭遍布于各大公共場所中。

• 生物識別技術(shù)：指紋、虹膜和人臉匹配仍然是生物識別領(lǐng)域的一些常用方法。

• 智能汽車：計算機視覺仍然是檢測交通標志、燈光和其他視覺特征的主要信息來源。

視覺識別是計算機視覺的關(guān)鍵組成部分，如圖像分類、定位和檢測。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學習的最新進展極大地推動了這些最先進的視覺識別系統(tǒng)的發(fā)展。在本文中，我將分享 5 種主要的計算機視覺技術(shù)，并介紹幾種基于計算機視覺技術(shù)的深度學習模型與應(yīng)用。