计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
计算机视觉是最强大和引人注目的AI之一，你几乎肯定会以各种方式体验过它，当时却不知道。今天我们来好好研究一下它，包括它的工作原理以及它如此出色的原因（而且只会变得越来越好）。
物体分割属于图像理解的范畴，但图像理解包含众多，如包含着图像分类、物体检测、语义分割和实例分割等具体的问题。要想区分这些概念，就需要弄清楚每个问题具体研究什么，或者说对于图像的处理这个几个方式具体如何，目的又是得到什么效果。
一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多。
随着不断的研究和完善，计算机视觉从一个不现实的想法或期望变成了现实。但是，计算机视觉究竟是关于什么的呢？
计算机视觉是从图像和视频中提出数值或符号信息的计算系统，更形象一点说，计算机视觉是让计算机具备像人类一样的眼睛，看到图像，并理解图像。加州大学洛杉矶分校统计学和计算机科学教授教授朱松纯曾表示“人的大脑皮层的活动大约70％是在处理视觉相关信息。视觉就相当于人脑的大门。如果不能处理视觉信息的话，整个人工智能系统是个空架子，只能做符号推理，没法研究真实世界的人工智能。”
在本文中，我们将探讨使用深度神经网络来解决计算机视觉的一些基本挑战。特别是，我们将研究神经网络压缩，细粒度图像分类，纹理合成，图像搜索和对象跟踪等应用。
计算机视觉是人工智能（AI）中的热门研究课题，它已经存在多年。然而，计算机视觉仍然是人工智能面临的最大挑战之一。在本文中，我们将探讨使用深度神经网络来解决计算机视觉的一些基本挑战。特别是，我们将研究神经网络压缩，细粒度图像分类，纹理合成，图像搜索和对象跟踪等应用。
人工智能是一个涵盖几种特定技术的总称。本文我们将探索机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）。它们都涉及到视觉输入，因此了解这些重叠技术的优势，局限性和最佳用例场景非常重要。
图像配准广泛用于遥感，医学图像，计算机视觉等。通常，它的应用根据图像获取方式主要分为四组：从不同视角获取同一场景图像；从不同时间获取同一场景图像；从不同传感器获得同一场景图像；场景到模型的配准。