計算機視覺（Computer Vision, CV）作為人工智能（AI）的核心技術(shù)之一，在過去的二十年里發(fā)展迅猛，應(yīng)用范圍遍及工業(yè)、農(nóng)業(yè)、軍事、國防等多個領(lǐng)域。
計算機視覺的內(nèi)涵豐富，需要完成的任務(wù)眾多，關(guān)鍵任務(wù)包括：圖像增強、圖像分類、圖像檢測與定位、圖像分布、目標(biāo)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(biāo)檢測、語義分割的重要支撐，其目標(biāo)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(yīng)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(wù)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(yīng)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(yù)測它是屬于哪個部分（人、動物、背景……）。目標(biāo)識別：目標(biāo)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(biāo)，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。通過領(lǐng)域技術(shù)分析系統(tǒng)，全面分析了計算機視覺領(lǐng)域的技術(shù)趨勢、國家趨勢、機構(gòu)趨勢等目標(biāo)檢測這一基本任務(wù)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(luò)、目標(biāo)檢測，掌握模型框架的基本操作？好朋友整理一套卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、OpenCV，從檢測模型教學(xué)逐步深入，幫你輕松掌握目標(biāo)檢測，輕松提升CV算法核心能力。內(nèi)容不錯，推薦給你們。通過講解和實戰(zhàn)操作，做到獨立搭建和設(shè)計卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（包括主流分類和檢測網(wǎng)絡(luò)），從檢測模型教學(xué)逐步深入，幫你輕松掌握目標(biāo)檢測，并進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理解決各種CV問題。所有以上相關(guān)的的內(nèi)容全部都已經(jīng)打包好了，匯總成了一份百度云的鏈接，小貼心之處是怕有的兄弟下載起來賊慢，有個可快速下載百度云內(nèi)容下載器。當(dāng)前，我國計算機視覺技術(shù)快速發(fā)展，研究熱度位居全球首位。技術(shù)的發(fā)展也帶來了就業(yè)結(jié)構(gòu)、個人隱私、社會準(zhǔn)則等多方面的的問題。我國在大力發(fā)展計算視覺技術(shù)的同時，技術(shù)帶來的風(fēng)險與挑戰(zhàn)也同樣不容小覷。
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