博士導師總結標檢測、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和OpenCV學習資料（教程/PPT/代碼）

計算機視覺（Computer Vision, CV）作為人工智能（AI）的核心技術之一，在過去的二十年里發(fā)展迅猛，應用范圍遍及工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事、國防等多個領域。

計算機視覺主要完成哪些任務？

計算機視覺的內(nèi)涵豐富，需要完成的任務眾多，關鍵任務包括：圖像增強、圖像分類、圖像檢測與定位、圖像分布、目標識別。

圖像增強：圖像增強處理可以有效去除圖像噪聲、增強圖像邊緣，突出圖像中所需的重要信息，去除或弱化不重要的信息，達到改善圖像的視覺質(zhì)量的效果，更適合人的觀察或機器的識別。

圖像分類：圖像分類是目標檢測、語義分割的重要支撐，其目標是將不同的圖像劃分到不同的類別，并實現(xiàn)最小的分類誤差。如今，圖像分類的應用在我們的生活中隨處可見，如智能手機的相冊自動分類、產(chǎn)品缺陷識別、無人駕駛等等。

圖像檢測和定位：物體檢測為許多視覺任務提供了動力，例如實例分割，姿勢估計，追蹤和動作識別。它在監(jiān)視，自動駕駛和視覺問答中具有下游應用。

圖像分割：對于一張圖來說，圖上可能有多個物體、多個人物甚至多層背景，希望能做到對于原圖上的每個像素點，能預測它是屬于哪個部分（人、動物、背景……）。

目標識別：目標識別的目的在于判斷場景（二維圖像、視頻或三維圖像）中是否存在感興趣目標，若存在則對其位置和姿態(tài)等信息進行估計，是計算機視覺中非常重要的一個研究方向。

計算機視覺的未來趨勢如何？

通過領域技術分析系統(tǒng)，全面分析了計算機視覺領域的技術趨勢、國家趨勢、機構趨勢等

技術趨勢：

國家趨勢：

機構趨勢：

目標檢測這一基本任務仍然是非常具有挑戰(zhàn)性的課題，存在很大的提升潛力和空間。從RCNN到Fast RCNN，再到Faster RCNN，一直都有效率上的提升，那么如何深入了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、目標檢測，掌握模型框架的基本操作？

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當前，我國計算機視覺技術快速發(fā)展，研究熱度位居全球首位。技術的發(fā)展也帶來了就業(yè)結構、個人隱私、社會準則等多方面的的問題。我國在大力發(fā)展計算視覺技術的同時，技術帶來的風險與挑戰(zhàn)也同樣不容小覷。