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！
过去，这些计算机视觉应用中有许多都限于某些封闭的平台。但是，当与IP连接技术结合使用时，它们会创建一套以前无法实现的新应用。计算机视觉，再加上IP连接性、高级数据分析和人工智能，将成为彼此的催化剂，从而引发物联网（IoT）创新和应用的革命性飞跃。
在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。
本文概述了计算机视觉、自然语言处理和机器学习中常用的优化器。此外，你会找到一个基于三个问题的指导方针，以帮助你的下一个机器学习项目选择正确的优化器。
卷积是一种数学运算，它采用某种方式将一个函数“应用”到另一个函数。结果可以理解为两个函数的“混合体”。卷积由一个星号 (*) 表示，这可能与许多编程语言中通常用于乘法的 * 运算符混淆。
作为人工智能的关键领域之一的计算机视觉近期再次成为了热点，那么你真的了解什么是计算机视觉吗？