作為人工智能（AI）的核心技術(shù)之一，計(jì)算機(jī)視覺（ComputerVision，CV）在過去的二十年中發(fā)展迅速，其應(yīng)用范圍涵蓋了工業(yè)，農(nóng)業(yè)，軍事和國(guó)防等許多領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺的主要任務(wù)是什么？計(jì)算機(jī)視覺具有豐富的內(nèi)涵，并且有許多任務(wù)需要完成。
關(guān)鍵任務(wù)包括：圖像增強(qiáng)，圖像分類，圖像檢測(cè)和定位，圖像分布以及目標(biāo)識(shí)別。圖像增強(qiáng)：圖像增強(qiáng)處理可以有效去除圖像噪點(diǎn)，增強(qiáng)圖像邊緣，突出顯示圖像中需要的重要信息，去除或減弱不重要的信息，達(dá)到提高圖像視覺質(zhì)量的效果，更適合于人類觀察或機(jī)器識(shí)別。
圖像分類：圖像分類是目標(biāo)檢測(cè)和語義分割的重要支持。其目標(biāo)是將不同的圖像分類為不同的類別，并實(shí)現(xiàn)最小的分類誤差。
如今，圖像分類的應(yīng)用在我們的生活中無處不在，例如智能手機(jī)相冊(cè)的自動(dòng)分類，產(chǎn)品缺陷識(shí)別，無人駕駛等。圖像檢測(cè)和定位：對(duì)象檢測(cè)可為許多視覺任務(wù)提供動(dòng)力，例如實(shí)例分割，姿勢(shì)估計(jì)，跟蹤和動(dòng)作識(shí)別。
它在監(jiān)視，自動(dòng)駕駛和視覺問題解答中具有下游應(yīng)用程序。圖像分割：對(duì)于一張圖片，可能有多個(gè)對(duì)象，多個(gè)人，甚至是多層背景。
希望對(duì)于原始圖像上的每個(gè)像素，可以預(yù)測(cè)它屬于哪個(gè)部分（人，動(dòng)物，背景...）。目標(biāo)識(shí)別：目標(biāo)識(shí)別的目的是確定場(chǎng)景中是否存在感興趣的目標(biāo)（二維圖像，視頻或三維圖像），如果存在，則估計(jì)其位置和姿勢(shì)，即在計(jì)算機(jī)視覺中非常重要的研究方向。
計(jì)算機(jī)視覺的未來趨勢(shì)是什么？通過域技術(shù)分析系統(tǒng)，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺，國(guó)家趨勢(shì)，機(jī)構(gòu)趨勢(shì)和其他技術(shù)趨勢(shì)領(lǐng)域的技術(shù)趨勢(shì)進(jìn)行全面分析：國(guó)家趨勢(shì)：制度趨勢(shì)：目標(biāo)檢測(cè)的基本任務(wù)仍然是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的主題，并且有大的。增強(qiáng)潛力和空間。
從RCNN到FastRCNN，再到FasterRCNN，效率一直在提高，那么如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目標(biāo)檢測(cè)以及掌握模型框架的基本操作呢？
關(guān)鍵任務(wù)包括：圖像增強(qiáng)，圖像分類，圖像檢測(cè)和定位，圖像分布以及目標(biāo)識(shí)別。圖像增強(qiáng)：圖像增強(qiáng)處理可以有效去除圖像噪點(diǎn)，增強(qiáng)圖像邊緣，突出顯示圖像中需要的重要信息，去除或減弱不重要的信息，達(dá)到提高圖像視覺質(zhì)量的效果，更適合于人類觀察或機(jī)器識(shí)別。
圖像分類：圖像分類是目標(biāo)檢測(cè)和語義分割的重要支持。其目標(biāo)是將不同的圖像分類為不同的類別，并實(shí)現(xiàn)最小的分類誤差。
如今，圖像分類的應(yīng)用在我們的生活中無處不在，例如智能手機(jī)相冊(cè)的自動(dòng)分類，產(chǎn)品缺陷識(shí)別，無人駕駛等。圖像檢測(cè)和定位：對(duì)象檢測(cè)可為許多視覺任務(wù)提供動(dòng)力，例如實(shí)例分割，姿勢(shì)估計(jì)，跟蹤和動(dòng)作識(shí)別。
它在監(jiān)視，自動(dòng)駕駛和視覺問題解答中具有下游應(yīng)用程序。圖像分割：對(duì)于一張圖片，可能有多個(gè)對(duì)象，多個(gè)人，甚至是多層背景。
希望對(duì)于原始圖像上的每個(gè)像素，可以預(yù)測(cè)它屬于哪個(gè)部分（人，動(dòng)物，背景...）。目標(biāo)識(shí)別：目標(biāo)識(shí)別的目的是確定場(chǎng)景中是否存在感興趣的目標(biāo)（二維圖像，視頻或三維圖像），如果存在，則估計(jì)其位置和姿勢(shì)，即在計(jì)算機(jī)視覺中非常重要的研究方向。
計(jì)算機(jī)視覺的未來趨勢(shì)是什么？通過域技術(shù)分析系統(tǒng)，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺，國(guó)家趨勢(shì)，機(jī)構(gòu)趨勢(shì)和其他技術(shù)趨勢(shì)領(lǐng)域的技術(shù)趨勢(shì)進(jìn)行全面分析：國(guó)家趨勢(shì)：制度趨勢(shì)：目標(biāo)檢測(cè)的基本任務(wù)仍然是一個(gè)非常具有挑戰(zhàn)性的主題，并且有大的。增強(qiáng)潛力和空間。
從RCNN到FastRCNN，再到FasterRCNN，效率一直在提高，那么如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，目標(biāo)檢測(cè)以及掌握模型框架的基本操作呢？