计算机视觉

在人工智能计算机视觉技术中，图像数据标注是选择图像中的对象并按照名称进行标记的过程，图像数据标注有着广泛的细分应用……

文章只讨论“图像”数据增强技术，只详细地介绍各种图片数据增强策略。

计算机图形学将抽象的语义信息转化成图形，计算机视觉则从图形中提取抽象的 语义信息。

计算机视觉是人工智能的一个领域，它训练计算机解释和理解视觉世界。

图像分类是根据图像的类型（类别）为图像分配标签的过程。

扩散模型是什么，如何工作以及他如何解决实际的问题？

文中提及了多个近期混合方法，这些方法既提升了计算机视觉性能，又解决了不适合深度学习的问题。

人体运动识别是计算机视觉研究中的经典问题，因其在人机交互、医疗监护和视频监控等场景的应用而受到广泛关注。基于图卷积网络自动提取骨架图序列的时空特征用于人体运动识别的方法，已经取得了很大进展。

美国《福布斯》杂志网站在近日的报道中，列出了计算机视觉技术在2022年的五大发展和应用趋势。

对于未来AI的发展，大家都做出了很多预测。概括起来，大致可以总结为六个方面的发展趋势。