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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。
ai行业现状及前景？人工智能的前景很不错。
ai人工智能行业目前正在迅速发展。近年来，深度学习技术的出现使得自然语言处理、计算机视觉等应用得到了显著提升。在自然语言处理领域，深度学习技术已经取得了很多突破性进展，如语音识别、机器翻译、自然语言理解等。在计算机视觉领域，深度学习技术也取得了很多成果，如图像分类、目标检测、实时视频分析等。
AI（人工智能）行业在过去的几年中取得了显著的发展，目前已经成为全球科技和经济发展的重要驱动力。以下是AI行业的现状和前景：
1. 现状：
a. 技术进步：AI技术的发展速度不断加快，包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域都取得了显著的进展。
b. 应用广泛：AI技术在各行各业得到广泛应用，包括医疗、金融、制造业、交通、教育、娱乐等。
c. 投资增长：AI行业吸引了大量投资，推动了技术研发、产品创新和市场扩张。
d. 人才需求：AI行业对高技能人才的需求持续增长，尤其是在机器学习、数据科学、人工智能等领域。
2. 前景：
a. 技术发展：AI技术将继续发展和创新，包括量子计算、边缘计算、生物识别等新技术将推动AI行业的进步。
b. 应用拓展：AI技术将在更多行业得到应用，助力各行各业实现智能化、数字化和自动化。
c. 行业变革：AI将推动传统行业进行数字化转型，提高生产效率，降低成本，创造新的商业模式。
d. 社会影响：AI技术将对人类社会产生深远影响，包括提高生活质量、解决全球性问题、促进教育公平等。
总之，AI行业现状发展迅速，前景广阔。随着技术的进步、应用的拓展和行业变革，AI将在未来为全球科技和经济发展带来更多机遇和挑战。
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