计算机视觉

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。

目标检测是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向。图像分类是对图像进行分类，比如判断图像中是否是车。定位分类不仅要图片分类，而且需要确定目标在图像中的哪个位置。目标检测中要识别的对象不仅仅只有一个，目标检测要识别图像中多个对象。

计算机视觉（Computer Vision）自兴起以来就非常迅速且广泛应用于各个领域，比如我们熟悉的且每天都会使用的基于手机摄像头的人脸识别，除此之外，它还可以在自动驾驶领域辅助汽车识别交通信号、标志和行人；在制造业辅助工业机器人监督和指导人工操作。

本文将主要介绍计算机视觉中的几个重要的研究方向。主要包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、全景分割等。通过对这几个计算机视觉任务的对比，我们将更好的理解每个视觉任务的含义以及应用场景。我们将通过这张对比图来对以上的概念进行说明。

我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本知识，如循环神经网络，卷积神经网络，GANs和自编码器。但是这些教程的主要功能是为你在现实场景中实现做准备。现在，如果你计划建立一个利用深度学习的人工智能系统，你要么(i)有一个非常大的预算用于培训优秀的人工智能研究人员，或者(ii)可以从迁移学习中受益。

计算机视觉已经发展到一定程度，在生产和生活中应用广泛。此外，GPU等硬件以及机器学习设备和结构的进步，使计算机视觉在当今时代更加引人关注。一些重要的云服务提供商，例如Google，Microsoft和AWS，都加入了成为开发者行列。但是，选择哪个工具，小编今天大概罗列了一些供大家参考！