计算机视觉（一）概述
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一、什么是计算机视觉
计算技术（Computer Vision）是一门实现机器"知觉"的艺术。通过摄像头和电脑替代人眼的方式进行目标识别、追踪以及测量等过程。这种技术具备模拟人类视觉系统的核心优势：例如能识别物体、估算立体空间与距离以及规避障碍；它不仅能解析图像还能构建场景的理解能力。在某种程度上模仿了人眼与大脑的工作机制：不仅能让机器"知觉"还能使其"思考"。此外该技术还能够弥补人类在持续观察同一事物以及细节处理方面的不足。
二、计算机视觉的主要目标
消除像素值与语义之间的差异（Gap）。 计算机接收的图像数据表现为一个个像素值矩阵，在此背景下如何使计算机通过这些数值矩阵来理解和执行特定的任务成为计算机视觉的核心挑战。
三、计算机视觉的主要任务
传统的计算机视觉研究主要包含三个核心任务：包括分类、检测和分割。其中分类任务旨在识别并确定输入对象的类别；而检测与分割则分别专注于定位目标物体在图像中的具体位置和边界信息。
如今出现了诸多新兴问题，在计算机视觉领域取得了显著进展的同时
四、深度学习在计算机视觉中的应用
深度学习作为推动计算机视觉发展的核心技术，在这一领域衍生出多种多样的神经网络方法来应对各种挑战与问题。在图像分类方面的主要方法是卷积神经网络（CNN），而目标检测则采用区域卷积神经网络（R-CNN）。全卷积神经网络（FCN）则被广泛应用于图像分割任务中，在生成对抗网络（GAN）的帮助下实现高质量的图像生成效果。此外，在复杂场景下的信息处理方面，则通过循环神经网络（RNN）实现了对图像问答问题的有效解答。未来我们将深入探讨这些先进的深度学习技术及其具体应用。
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