計算機視覺是一個研究領(lǐng)域，旨在助力計算機使用復(fù)雜算法，可以是傳統(tǒng)算法和基于深度學(xué)習(xí)的算法來理解數(shù)字圖像和視頻并提取有用的信息。

計算機視覺可以訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以便于針對各種應(yīng)用場合開發(fā)仿人類視覺功能。

對CNN進行特定訓(xùn)練，以便于利用圖像和視頻進行數(shù)據(jù)分割、分類和檢測。

計算機視覺行業(yè)用例——醫(yī)學(xué)、自動駕駛汽車、行業(yè)用途
這次給大家分享四大類型的計算機視覺領(lǐng)域

目標(biāo)檢測:是計算機視覺領(lǐng)域的核心問題之一，其任務(wù)就是找出圖像中所有感興趣的目標(biāo)，確定他們的類別和位置。一直以來都是一個很有挑戰(zhàn)性的問題。
應(yīng)用:人臉檢測、行人檢測、車輛檢測、遙感檢測

圖像分割:是計算機視覺領(lǐng)域的一個重要研究方向，是圖像語義理解的重要一環(huán)。是指將圖像分成若干具有相似性質(zhì)的區(qū)域的過程，從數(shù)學(xué)角度來看，圖像分割是將圖像劃分成互不相交的區(qū)域的過程。
應(yīng)用:場景物體分割、人體前背景分割、人臉人體Parsing、三維重建等

目標(biāo)跟蹤:是計算機視覺領(lǐng)域研究的一個熱點問題，其利用視頻或者圖像序列的上下文信息，對目標(biāo)的外觀和運動信息進行建模，從而對目標(biāo)運動狀態(tài)進行預(yù)測并標(biāo)定目標(biāo)的位置。
目標(biāo)跟蹤融合了圖像處理、機器學(xué)習(xí)、最優(yōu)化等多個領(lǐng)域的理論和算法，是完成更高層級的圖像理解任務(wù)的前提和基礎(chǔ)。

圖像生成::目前最火的替換視頻中的涉及的技術(shù)主要是圖像生成，主要采用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)模型

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