人工智能在第四次工業(yè)革命發(fā)揮著至關重要的作用，它廣泛的融入日常生活，例如Google助手、Siri、智能手機攝像頭、社交媒體過濾器、自動標記、醫(yī)療成像、導航等，所有這些技術都切實的改進和增強日?；顒拥谋憷院土晳T。

大模型技術發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)趨于穩(wěn)定，而加入視覺的多模態(tài)大模型才開始興起，它除了日常生活，還會廣泛的融入到工業(yè)智造、無人駕駛和機器人等領域。這里計算機視覺就十分重要，它在捕獲實時圖像、提煉知識以及自主預測和分類圖像方面是都不斷地進步。計算機視覺使計算機能夠解釋和檢測圖像中的模式，其主要目的是復制人類視覺系統(tǒng)處理、分析和理解視覺數(shù)據(jù)的能力。

一般而言，計算機視覺任務可以進一步分為四個更廣泛的類別： 1. 物體檢測，2. 圖像分類，3. 語義分割，4. 實例分割。

第一幅圖為語義分割任務，就是將草，貓，樹和藍天隔開。第二幅圖展示了圖像分類，判斷畫面中是什么物體。第三幅圖將畫面中的物體都一一識別出來。第四幅圖將這些物體的輪廓做出分離提煉。

物體檢測涉及使用圖像或視頻檢測和定位感興趣的對象。它使用帶有相應類標簽的對象周圍的邊界框，目標是精確定位對象并相應地對它們進行分類。隨著深度學習模型的出現(xiàn)，例如基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、更快的R-CNN、YOLO正在用于這項任務。真實世界的例子包括自動駕駛汽車，用于識別和跟蹤交通科學車輛和現(xiàn)實生活中的障礙物。

圖像分類的目的是將圖像分類為幾個預定義的類別之一。目標是使算法能夠根據(jù)其視覺特征和模式識別圖像并為圖像分配正確的標簽，它有多種應用，包括醫(yī)學圖像分類、質量控制、手勢識別、手寫圖像分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN等深度學習架構及其類型，如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet （Inception）、ResNet、DenseNet可用于相應地對圖像進行分類。

實例分割使用像素級分類，該分類為每個坐標像素分配標簽，將圖像劃分為多個段，其中每個段對應于特定的對象類。這在不同對象之間的邊界沒有明確定義的情況下特別有用，這些場景需要精確的位置，例如腦腫瘤分割、自動駕駛、衛(wèi)星圖像，并涉及最先進的架構，包括用于此任務的U-NET和DeepLab。

即時分割是語義分割的更高級和詳細的版本，它涉及通過在同一類中分配不同的標簽來對類中的對象進行分類。它在同一類的不同實例之間提供像素級區(qū)分，也用于自動駕駛汽車、醫(yī)療圖像等

其他技術，如全景分割、光學字符識別、圖像字幕、圖像重建，在該領域是值得注意的。將計算機視覺與其他突出的人工智能領域相結合，為該行業(yè)的重大進步鋪平了道路。

全景分割d結合了語義b和實例c分割，為更復雜的計算機視覺應用生成準確的像素級注釋。它通過合并分類和檢測算法來檢測“物”和“物”，以實現(xiàn)更豐富的場景理解。

雖然全景分割是一種提高視覺理解力的強大技術，但由于以下原因，它帶來了多重挑戰(zhàn)：分割重疊對象很困難，因為算法無法識別對象邊界以生成準確的蒙版。由于模糊、遮擋和形狀不清晰，低圖像質量使檢測事物和分類事物變得具有挑戰(zhàn)性。構建分割模型需要廣泛、高質量的訓練數(shù)據(jù)集來全面理解日常物體。從頭開始開發(fā)此類模型既繁瑣又昂貴。因此一般要依托合適的平臺，這個平臺提供預構建的分割框架和工具，以通過用戶友好的界面有效地標記所有類型和格式的視覺數(shù)據(jù)。

最后一起聊聊大名鼎鼎的OpenCV，開源計算機視覺庫，計算機視覺的扛把子。它是一個開源的計算機視覺和機器學習軟件庫。OpenCV旨在為計算機視覺應用提供通用基礎設施，并加速機器感知在商業(yè)產(chǎn)品中的使用。作為 BSD 許可的產(chǎn)品，OpenCV使企業(yè)可以輕松使用和修改代碼。

該庫擁有2500多種優(yōu)化算法，其中包括一整套經(jīng)典和最先進的計算機視覺和機器學習算法。這些算法可用于檢測和識別人臉、識別物體、對視頻中的人體動作進行分類、跟蹤攝像機運動、跟蹤移動物體、提取物體的3D模型、從立體攝像機生成3D點云、將圖像拼接在一起以生成整個場景的高分辨率圖像、從圖像數(shù)據(jù)庫中查找相似圖像、從使用閃光燈拍攝的圖像中刪除紅眼、 跟隨眼球運動，識別風景建立標記以便于將其與增強現(xiàn)實疊加。

本文轉載自 ??魯班模錘??，作者： 龐德公