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计算机视觉三大领域是什么?1. 图像分类(Classification),即是将图像结构化为某一类别的信息,用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。
2. 目标检测(Detection)。分类任务关心整体,给出的是整张图片的内容描述,而检测则关注特定的物体目标,要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息(classification + localization)。相比分类,检测给出的是对图片前景和背景的理解,我们需要从背景中分离出感兴趣的目标,并确定这一目标的描述(类别和位置),因此检测模型的输出是一个列表,列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置(常用矩形检测框的坐标表示)。
3. 图像分割(Segmentation)。分割包括语义分割(semantic segmentation)和实例分割(instance segmentation),前者是对前背景分离的拓展,要求分离开具有不同语义的图像部分,而后者是检测任务的拓展,要求描述出目标的轮廓(相比检测框更为精细)。分割是对图像的像素级描述,它赋予每个像素类别(实例)意义,适用于理解要求较高的场景,如无人驾驶中对道路和非道路的分割。
机器视觉和图像识别的区别?机器视觉是机器装置的反射图象功能,图像识别是仪器反射出的图像辨别
1 计算机视觉更关注于图像中的高层语义,可以认为是图像理解。图像处理关注于图像中的低层信息,不涉及理解。我认为这是最主要的。
2 另外,计算机视觉中还包括三维重建等不包含在图像处理中的内容。
3 如今计算机视觉跟机器学习,模式识别,深度学习等紧密相关,图像处理可以是计算机视觉的一个小的部分。
人工智能计算机视觉的基本原理?目前主流的基于深度学习的机器视觉方法,其原理跟人类大脑工作的原理比较相似。
人类的视觉原理如下:从原始信号摄入开始(瞳孔摄入像素 Pixels),接着做初步处理(大脑皮层某些细胞发现边缘和方向),然后抽象(大脑判定,眼前的物体的形状,是圆形的),然后进一步抽象(大脑进一步判定该物体是只气球)。
人类大脑看图的原理
机器的方法也是类似:构造多层的神经网络,较低层的识别初级的图像特征,若干底层特征组成更上一层特征,最终通过多个层级的组合,最终在顶层做出分类。
人工智能计算机的视觉原理是:研究如何使机器“看”的科学,就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。
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