计算机视觉

一种新的从dense的描述符中检测出高信息量以及高可分性特征的方法。

本文主要介绍以下几点：什么是视觉目标跟踪、视觉目标跟踪（单目标）的基本结构（框架），目标跟踪存在的挑战，目标跟踪经典相关方法等。

一个应用程序编程接口（API），供用户访问人工智能工具和功能。通过提供第三方AI服务，AI API使开发人员不必在内部构建自己的AI。

斯坦福大学发布了“2021年人工智能指数报告”，本文总结了7个要点。

近期，Unity 发布了 Object Pose Estimation 示例项目(Demo)，该 Demo 将计算机视觉和仿真技术相结合，展示了 Unity 人工智能和机器学习功能如何有效地训练机器人，加速其在工业领域的应用落地。

本文旨在简要介绍：目标跟踪的基本流程与框架，目标跟踪存在的挑战，目标跟踪相关方法，以及目标跟踪最新的进展等，希望通过这篇文章能让读者对视觉目标跟踪领域有一个较为全面的认识。

创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。

立体视觉意味着人工智能可以通过一对相机来感知图像的深度以及物体的距离。大多数三维相机模型都是基于立体视觉理论和技术的。两台摄像机之间设置一定的距离，这样它们就可以从不同的角度“看”物体。评估两个图像之间的对应关系，人工智能确定到目标的距离，分析，并建立目标的3D结构。

如今，深度学习是必经之路。大规模数据集以及深层卷积神经网络（CNN）的表征能力可提供超准确和强大的模型。但目前仍然只有一个挑战：如何设计模型？像计算机视觉这样广泛而复杂的领域，解决方案并不总是清晰明了的。计算机视觉中的许多标准任务都需要特别考虑：分类、检测、分割、姿态估计、增强和恢复以及动作识别。尽管最先进的网络呈现出共同的模式，但它们都需要自己独特的设计。

计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以实现任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集、图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度的不同的摄像机查看图像或来自医疗扫描仪的多维数据。