《计算机视觉技术》课件

计算机视觉技术欢迎来到《计算机视觉技术》课程这门课程将带您深入了解计算机视觉的基本原理、关键技术和前沿应用我们将探索从图像处理基础到深度学习算法，从目标检测到三维视觉等多个领域的核心知识，帮助您构建坚实的理论基础并掌握实用技能通过本课程的学习，您将能够理解计算机如何看见世界，以及这项革命性技术如何正在改变我们的生活和工作方式让我们一起踏上这段充满挑战与机遇的学习旅程课程概述课程目标学习内容12本课程旨在使学生掌握计算机课程内容涵盖图像处理基础、视觉的基本理论和关键技术，特征提取、图像分类、目标检能够理解和应用主流算法解决测、图像分割、目标跟踪、人实际问题通过课程学习，学脸识别、三维视觉等关键技术生将具备设计和实现计算机视领域我们将系统介绍从传统觉系统的基本能力，为进一步方法到最新深度学习方法的发研究和应用奠定基础展历程和应用场景考核方式3课程考核包括平时作业（30%）、课堂参与（10%）、项目实践（30%）和期末考试（30%）学生需要完成多个实验任务，并在期末提交一个综合项目，展示对课程知识的掌握和应用能力第一章计算机视觉简介定义发展历史应用领域计算机视觉是一门研究如何使计算机计算机视觉起源于20世纪60年代，计算机视觉技术已广泛应用于医疗诊理解和处理图像数据的学科，旨在使经历了从早期的基于规则和模型的方断、自动驾驶、工业检测、安防监控机器能够像人类一样看和理解世法，到机器学习方法，再到如今深度、增强现实、人机交互等众多领域界它结合了计算机科学、人工智能学习主导的发展历程每个阶段都有它正逐渐改变人们的生活方式和工作、光学、数学和认知科学等多学科知突破性的理论和技术进步，推动了该模式，创造出前所未有的应用场景和识，构建能够从图像中提取、分析和领域的快速发展和广泛应用商业价值理解有用信息的系统计算机视觉的定义模拟人类视觉系统图像获取、处理、分析和理解计算机视觉技术试图模拟人类复杂的视觉感知过程，包括物计算机视觉的核心过程包括从图像传感器获取数字图像，通体识别、场景理解、空间感知和运动分析等能力这需要结过预处理提高图像质量，通过分析提取有用特征和信息，最合多学科知识，构建能够处理视觉信息并做出智能判断的系终实现对图像内容的高级语义理解这个过程从低级的像素统与人类视觉不同，计算机视觉需要通过算法和数学模型处理到高级的场景理解，形成了一个完整的视觉信息处理流来实现对视觉信息的感知和理解程，使计算机能够理解视觉世界计算机视觉的发展历史年代早期研究19601计算机视觉研究始于20世纪60年代，当时的研究主要集中在简单的边缘检测和模式识别算法上1966年，MIT的夏季视觉项目成为该领域的里程碑，尽管当时低估了计算机视觉的复杂性，但为后续研究奠定了基础这一时期的研究主要受限于计算能力和数学模型年代基础理论发展1970-19902这一时期，研究人员开发了许多经典算法和理论框架，如Canny边缘检测器、SIFT特征、光流法等计算机视觉逐渐形成了自己的理论体系，并开始在工业检测等领域获得应用计算机硬件的进步也为更复杂算法的实现提供了可能年代至今深度学习革命200032012年，AlexNet在ImageNet竞赛中的突破性成功标志着深度学习时代的到来卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN等深度学习模型极大提高了计算机视觉系统的性能，使其在许多任务上达到或超越人类水平，推动了技术的广泛应用和商业化计算机视觉的应用领域医疗诊断自动驾驶工业检测计算机视觉技术在医疗影像分析中发挥自动驾驶系统严重依赖计算机视觉技术在制造业中，计算机视觉系统被广泛用着越来越重要的作用，可以辅助医生检来感知环境，包括识别车道线、交通标于产品质量检测，可以检测产品缺陷、测X光片、CT、MRI等影像中的异常情志、车辆、行人等实时目标检测和跟测量尺寸、验证装配质量等与人工检况，提高诊断准确率和效率深度学习踪算法使自动驾驶汽车能够理解复杂交测相比，机器视觉系统具有更高的准确模型能够从大量医疗影像中学习，在肿通场景，为决策系统提供关键信息，是率、稳定性和效率，是工业自动化的重瘤检测、骨折识别、眼底病变分析等方实现自动驾驶的核心技术之一要组成部分面展现出优越性能第二章图像处理基础图像的数字化表示图像增强图像滤波数字图像是由像素阵图像增强技术旨在改图像滤波是一种基本列构成的，每个像素善图像质量，使图像的图像处理操作，用对应一个亮度或颜色中的重要特征更加明于抑制噪声、提取特值图像的表示方式显常见的增强技术征或改变图像外观包括灰度图像、彩色包括对比度调整、直常见的滤波器包括均图像RGB、HSV等颜方图均衡化、锐化等值滤波、中值滤波、色空间，以及不同，能够有效提高图像高斯滤波等，它们通的位深度和分辨率的视觉质量和后续处过对像素及其邻域进正确理解图像的数字理的效果行数学运算来实现不化表示是进行图像处同的处理效果理和分析的基础图像的数字化表示颜色空间不同表示颜色的方式1分辨率2图像清晰度的度量像素3数字图像的基本单元像素Pixel是数字图像的基本构成单元，每个像素代表图像中的一个点，具有特定的位置和颜色或灰度值对于灰度图像，每个像素通常用8位0-255表示亮度；对于彩色图像，常用RGB模型，每个像素由红、绿、蓝三个分量组成分辨率是指图像中像素的数量，通常用宽×高来表示，如1920×1080分辨率越高，图像包含的细节越多，但所需的存储空间和处理时间也越大在实际应用中，需要在图像质量和计算资源之间找到平衡除了RGB，还有HSV色调、饱和度、明度、YUV等多种颜色空间，不同的颜色空间适用于不同的处理任务例如，HSV空间在颜色分割中更有优势，而YUV常用于视频压缩图像增强技术对比度调整直方图均衡化锐化对比度调整是改变图像明暗区域差异的直方图均衡化是一种非线性图像增强方锐化技术用于增强图像中的边缘和细节过程，可以使图像中的细节更加明显法，通过重新分布图像的灰度值，使图，使图像看起来更加清晰常用的锐化线性对比度拉伸是最简单的方法，通过像的直方图接近均匀分布，从而提高图方法包括拉普拉斯算子和非锐化掩蔽重新映射像素值的范围来增强图像的对像的整体对比度这种方法特别适用于拉普拉斯算子通过检测图像中的二阶导比度这种技术特别适用于对比度低、背景和前景都较暗或较亮的图像，能够数来增强边缘，而非锐化掩蔽则通过原细节不明显的图像，能够显著提高图像自动增强图像的全局对比度图像与其模糊版本的差异来增强细节的可视性图像滤波均值滤波均值滤波是最简单的线性滤波器，它将图像中每个像素的值替换为其邻域像素值的平均值这种方法能够有效去除图像中的高斯噪声，但同时也会模糊图像的边缘和细节滤波窗口大小的选择会影响去噪效果和图像细节保留之间的平衡中值滤波中值滤波是一种非线性滤波方法，它将图像中每个像素的值替换为其邻域像素值的中值中值滤波对椒盐噪声特别有效，同时能够较好地保留图像的边缘信息与均值滤波相比，中值滤波在去除脉冲噪声的同时，能够更好地保护图像的细节结构高斯滤波高斯滤波使用二维高斯函数作为权重，对图像进行平滑处理高斯滤波器的权重随着与中心像素距离的增加而减小，这使得它能够更好地保留图像结构高斯滤波广泛应用于图像预处理，是很多高级计算机视觉算法的基础步骤第三章特征提取角点检测角点是图像中两条边缘相交的点，具有边缘检测在多个方向上的显著变化角点是非常2稳定的特征点，常用于图像匹配、跟踪边缘检测算法用于识别图像中亮度或颜色突变的位置，这些位置通常和3D重建等任务对应物体的轮廓边缘信息是许多1特征描述符高级视觉算法的基础，能够帮助系统理解图像中物体的形状和位置关特征描述符是对检测到的特征点周围区3系域的数学描述，使得这些特征可以被比较和匹配好的特征描述符应具有旋转、缩放和光照变化的不变性边缘检测算子边缘检测器Sobel CannySobel算子是一种经典的边缘检测算子，通过计算图像的梯度来检测边缘它Canny边缘检测器被认为是最优的边缘检测算法之一，它包括高斯滤波、梯使用两个3×3的卷积核分别计算水平和垂直方向的梯度，然后合成为梯度幅值度计算、非极大值抑制和双阈值链接等步骤Canny算法能够检测出真实边和方向Sobel算子对噪声有一定的抑制能力，实现简单，计算效率高，在实缘，同时有效抑制噪声，产生细而连续的边缘，是许多高级视觉任务的预处际应用中被广泛使用理步骤角点检测角点检测HarrisHarris角点检测器是一种经典的角点检测算法，基于图像局部区域在各个方向上的梯度变化它计算每个像素周围小窗口内的自相关矩阵的特征值，根据特征值来判断该点是否为角点Harris角点对旋转不变但对尺度变化敏感，在许多计算机视觉应用中被广泛使用角点检测FASTFAST Featuresfrom AcceleratedSegment Test是一种计算效率极高的角点检测算法，专为实时应用设计它通过比较像素周围圆环上的点与中心点的亮度差异来判断是否为角点FAST算法速度快，适用于资源受限的场景，如移动设备和实时视频处理，但对噪声较敏感特征描述符SIFT1尺度不变特征变换SURF2加速稳健特征ORB3快速高效特征尺度不变特征变换SIFT是一种强大的特征描述符，具有对尺度、旋转、光照变化以及视角变化的鲁棒性SIFT通过构建高斯差分金字塔检测特征点，并使用梯度方向直方图描述特征点周围的局部结构SIFT特征虽然计算复杂度高，但其稳定性和辨别能力使其在图像匹配和目标识别中表现出色加速稳健特征SURF是SIFT的改进版本，设计目标是提高计算效率SURF使用积分图像和方盒滤波器近似高斯滤波，大大加快了计算速度SURF特征保持了与SIFT相似的稳定性，同时降低了计算复杂度，适用于更多实时应用场景ORBOriented FASTand RotatedBRIEF结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，添加了方向信息，创造了一种计算效率更高的特征ORB特征具有出色的实时性能，且是开源的，不受专利限制，在资源受限环境中特别有用第四章图像分类图像分类是计算机视觉中的基础任务，目标是将整个图像分配到预定义的类别中传统的图像分类方法依赖于手工设计的特征提取和传统机器学习算法，如支持向量机SVM和随机森林近年来，深度学习特别是卷积神经网络CNN彻底改变了图像分类领域，显著提高了分类准确率深度学习方法能够自动学习图像的多层次特征表示，从低级的边缘和纹理到高级的语义概念，避免了手工设计特征的局限性传统机器学习方法支持向量机（）随机森林SVM支持向量机是一种强大的监督学习算法，广泛应用于图像随机森林是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并结分类任务SVM的核心思想是找到一个超平面，使其能够合它们的预测结果来提高分类准确率和鲁棒性随机森林最大化不同类别样本之间的间隔通过使用核函数（如线的每棵树在随机选择的特征子集上训练，这种随机性有助性核、多项式核、RBF核），SVM能够处理线性不可分的于减少过拟合并提高泛化能力随机森林算法易于实现，复杂数据在图像分类中，SVM通常与HOG、SIFT等手工训练速度快，对特征缩放不敏感，且能自然处理多类问题设计的特征结合使用，在小样本学习场景中表现尤为出色，在实际应用中非常实用深度学习方法卷积神经网络（）简介经典架构CNN CNN卷积神经网络是一类专为处理网格型数据（如图像）设计的深度神从LeNet-5到AlexNet，再到更深层的VGGNet、GoogLeNet和经网络CNN利用卷积操作自动提取空间特征，通过共享权重大大ResNet，CNN架构不断演进AlexNet在2012年ImageNet竞赛中的减少了参数数量相比传统神经网络，CNN考虑了图像的空间结构成功标志着深度学习在计算机视觉中的突破后续网络通过增加深，能够学习到更有效的特征表示，在图像分类、目标检测等任务中度、引入新型模块（如Inception模块）和残差连接等创新，持续提表现卓越升性能，推动了整个领域的发展卷积神经网络（）CNN卷积层激活函数1提取图像特征引入非线性2全连接层池化层4分类决策3降维和抽象卷积层是CNN的核心组件，通过多个卷积核在图像上滑动进行特征提取每个卷积核可以看作一个特征检测器，能够识别特定的模式（如边缘、纹理等）卷积操作考虑了像素的空间关系，能够保留图像的局部特征池化层（通常是最大池化或平均池化）对特征图进行下采样，减少空间维度，提高计算效率，同时增强模型对图像平移的不变性激活函数（如ReLU）在卷积和池化后引入非线性，增强网络的表达能力全连接层位于网络末端，整合前面层提取的特征，输出最终的分类概率经典架构CNNLeNet1由Yann LeCun在1998年提出，是早期成功应用于手写数字识别的CNN模型LeNet-5包含两个卷积层和三个全连接层，奠定了现代CNN的基本结构虽然结构简单，但LeNet在当时的硬件条件下已展现出卓越性能，为后续研究奠定了基础AlexNet22012年由Hinton团队提出，在ImageNet竞赛中以超过10%的优势战胜第二名，掀起深度学习革命AlexNet比LeNet更深，使用ReLU激活函数、Dropout正则化和数据增强等技术，充分利用了GPU计算能力，展示了深度学习在大规模视觉任务中的潜力VGGNet32014年由牛津大学VGG组提出，以简洁统一的架构著称VGG网络使用小尺寸卷积核（3×3）堆叠多层，逐渐增加网络深度（最深达19层），证明了网络深度对性能的重要影响VGG模型虽然参数量大，但结构规整，至今仍被广泛用作特征提取器第五章目标检测传统目标检测方法传统目标检测方法通常基于滑动窗口和手工设计的特征这些方法首先从图像中提取特征（如HOG、SIFT），然后使用分类器（如SVM）来区分目标和背景虽然这些方法计算效率较高，但检测准确率和通用性有限，难以处理复杂场景基于区域建议的方法区域建议方法（如R-CNN系列）首先生成可能包含目标的候选区域，然后对这些区域进行分类这类方法显著提高了检测准确率，但早期版本计算效率较低，难以实现实时检测单阶段检测器单阶段检测器（如YOLO、SSD）直接预测边界框和类别，无需区域建议阶段，大大提高了检测速度这类方法适用于实时检测场景，虽然在小目标检测上可能略逊于两阶段方法，但随着算法优化，性能差距正在缩小传统目标检测方法滑动窗口HOG+SVM滑动窗口是早期目标检测的基本方法，通过在图像上以不同位置和尺度滑动检测窗口，对每个HOG（方向梯度直方图）特征与SVM分类器的组合是经典的目标检测方法，特别在行人检测领窗口应用分类器来判断是否包含目标这种方法简单直观，但计算开销大，且需要处理大量负域取得了显著成功HOG特征通过计算图像块中梯度的方向分布来描述局部外观，能够有效捕样本为了提高效率，通常采用图像金字塔和早期拒绝等策略来减少计算量捉物体的形状信息SVM分类器则用于区分包含目标的窗口和背景窗口这种方法对光照变化具有一定鲁棒性，但难以处理姿态变化和遮挡问题基于深度学习的目标检测系列系列R-CNN YOLOSSDR-CNN系列（R-CNN、YOLO（You OnlyLook SSD（Single ShotFast R-CNN、Faster R-Once）系列将目标检测MultiBox Detector）使CNN）是基于深度学习视为单一回归问题，直用多尺度特征图进行检的两阶段目标检测器的接从完整图像预测边界测，能够有效处理不同代表这类方法首先生框和类别概率这种设大小的目标SSD为每成区域建议，然后对这计使得YOLO能够进行实个特征图位置预设多个些区域进行分类和位置时检测，适用于需要快不同比例和长宽比的锚精修Faster R-CNN通速响应的应用场景从框，直接预测这些锚框过引入区域建议网络YOLOv1到最新版本，的类别和位置偏移，实RPN实现端到端的训练YOLO系列不断改进网络现了高效且准确的检测，显著提高了检测效率结构和训练策略，平衡SSD的多尺度设计使和准确率，在多种目标了速度和准确率其在小目标检测上表现检测基准上取得了卓越优于早期的YOLO性能系列R-CNNR-CNNR-CNN是深度学习目标检测的开创性工作，将CNN引入目标检测领域它首先使用选择性搜索算法生成约2000个区域建议，然后对每个区域应用CNN提取特征，最后使用SVM分类并通过回归精修边界框虽然R-CNN大幅提高了检测准确率，但处理每个区域建议的方式导致计算冗余，检测速度慢Fast R-CNNFast R-CNN改进了R-CNN的计算效率，通过将整个图像送入CNN生成特征图，然后利用RoI池化层从特征图上提取各个区域建议的特征这种共享计算的方式显著加快了检测速度FastR-CNN还引入了多任务损失，将分类和边界框回归整合为一个网络，允许端到端训练Faster R-CNNFaster R-CNN进一步优化了检测流程，引入区域建议网络RPN替代选择性搜索，使区域建议过程也能通过深度学习实现RPN与特征提取网络共享卷积层，生成高质量的区域建议这一设计使Faster R-CNN实现了真正的端到端训练，大幅提高了检测效率，至今仍是许多目标检测系统的基础架构系列YOLOYOLOv11首次提出将目标检测视为回归问题的YOLOv1，将输入图像分割为S×S网格，每个网格预测B个边界框及其置信度，以及C个类别的条件概率YOLOv1以简洁的思路和实时的检测速度震撼学术界，尽管其在小目标检测和密集目标场景中表现不佳，但开创了单阶段检测的先河YOLOv22YOLOv2又称YOLO9000引入了多项改进，包括批量归一化、高分辨率分类器、锚框机制和多尺度训练等特别是引入的锚框思想借鉴了Faster R-CNN，使网络更容易学习预测边界框YOLOv2还能够检测超过9000个类别，显著扩展了检测能力，同时保持了高速检测的特性YOLOv33YOLOv3采用更深的特征提取网络Darknet-53，并引入了类似特征金字塔的多尺度预测机制，在三个不同尺度的特征图上进行预测这种设计大幅提高了对小目标的检测能力YOLOv3还使用逻辑回归替代softmax进行分类，支持多标签分类，在保持速度优势的同时进一步提升了检测准确率第六章图像分割语义分割实例分割语义分割Semantic Segmentation实例分割Instance Segmentation是是像素级别的分类任务，旨在为图像语义分割和目标检测的结合，不仅要中的每个像素分配一个语义类别标签识别每个像素的类别，还需要区分同与目标检测不同，语义分割不区分一类别的不同实例例如，在有多辆同一类别的不同实例，而是将属于同车的图像中，实例分割需要将每辆车一类别的所有像素标记为相同的类别作为单独的实例进行标识和分割实语义分割广泛应用于自动驾驶、医例分割比语义分割更具挑战性，但提疗图像分析和场景理解等领域供了更详细的场景理解全景分割全景分割Panoptic Segmentation是近年来提出的更全面的分割任务，它结合了语义分割和实例分割的优点全景分割将图像中的物体分为东西things和物质stuff两类，对东西进行实例分割，对物质进行语义分割，提供了完整的场景解析语义分割系列FCN U-Net DeepLab全卷积网络FCN是语义分割的开创性工作U-Net最初设计用于医学图像分割，以其DeepLab系列引入了空洞卷积又称扩张卷，打破了传统CNN中全连接层的限制，使独特的U形架构著称网络包括一个下采积，通过调整卷积核元素之间的间隔，在网络能够接受任意尺寸的输入并产生相应样路径编码器和一个上采样路径解码器不增加参数量的情况下扩大感受野尺寸的输出FCN通过替换全连接层为卷，通过跳跃连接将两条路径的特征图连接DeepLabv3+还结合了编码器-解码器结构积层，并引入上采样和跳跃连接恢复空间起来这种设计有效地结合了低层次的细和空洞空间金字塔池化ASPP模块，捕获信息，实现了端到端的像素级分类FCN节信息和高层次的语义信息，特别适合细多尺度上下文信息DeepLab系列在多个的思想影响了后续几乎所有的语义分割网节丰富的医学图像分割任务，后来被广泛语义分割基准上取得了领先成绩，代表了络设计应用于各种精细分割场景当前语义分割的最高水平实例分割Mask R-CNN YOLACTMask R-CNN是实例分割领域的里程碑工作，它在Faster R-CNN的基YOLACT（You OnlyLook AtCoefficienTs）是一种实时实例分割方础上增加了一个分支，用于预测目标的像素级掩码Mask R-CNN引法，通过生成原型掩码和每个实例的掩码系数来实现快速分割入的RoIAlign层通过双线性插值精确地提取特征，避免了量化误差YOLACT将实例分割分解为并行的子任务，避免了传统两阶段方法，显著提高了掩码预测的精度MaskR-CNN框架不仅适用于实例分的复杂操作在保持竞争性分割质量的同时，YOLACT能够以每秒割，还可以扩展用于姿态估计等任务30帧以上的速度运行，满足实时应用的需求第七章目标跟踪目标跟踪的挑战基于特征的跟踪基于深度学习的跟踪123目标跟踪是指在视频序列中持续定位传统的基于特征的跟踪方法依赖于手深度学习在目标跟踪领域带来了显著目标位置的任务与静态图像中的目工设计的特征表示和匹配策略这类突破基于深度学习的跟踪器如标检测相比，目标跟踪需要处理目标方法包括相关滤波器跟踪器（如KCF、SiamFC、SiamRPN等利用卷积神经网外观变化、背景变化、遮挡、光照变MOSSE）和均值漂移跟踪器等基于络自动学习特征表示，大幅提高了跟化、快速运动和目标变形等复杂问题特征的跟踪算法计算效率高，适合资踪性能这些方法通常将跟踪问题转跟踪算法需要在准确性、鲁棒性和源受限的场景，但在复杂环境中的鲁化为相似性学习或检测问题，在各种实时性之间取得平衡棒性有限复杂场景中展现出优越的跟踪能力基于特征的跟踪KCF MOSSE核相关滤波器KCF是一种高效的跟踪算法，通过循环矩最小输出和平方误差MOSSE滤波器通过最小化滤波器输阵和傅里叶变换实现快速训练和检测KCF利用核技巧出与期望响应之间的平方误差来优化相关滤波器MOSSE将线性分类器扩展到非线性空间，提高了跟踪器的判别能跟踪器设计简单、计算高效，对目标变形和部分遮挡具有力KCF的主要优势在于其计算效率，能够达到数百帧每一定的鲁棒性MOSSE的适应性更新策略使其能够应对目秒的处理速度，使其特别适合实时应用然而，KCF难以标外观的渐变变化，但在处理突变场景时表现不佳处理尺度变化和长时间遮挡等问题基于深度学习的跟踪SiamFC SiamRPNSiamFC全卷积孪生网络将目标跟踪视为相似性学习问题，使用孪生SiamRPN结合了孪生网络和区域建议网络，将跟踪视为局部检测问题网络结构比较模板图像和搜索区域的相似度SiamFC的两个分支共享在SiamFC的基础上，SiamRPN添加了分类和回归分支，能够同时预参数，分别处理目标模板和当前帧中的搜索区域，通过深度特征的相测目标的类别分数和精确位置这种设计使SiamRPN能够有效处理尺关操作找到最匹配的位置SiamFC不需要在线更新，因此跟踪速度快度和长宽比变化，并提供更精确的边界框SiamRPN及其改进版本在，但不能很好地处理尺度变化和背景干扰多个跟踪基准上取得了领先性能，平衡了精度和速度第八章人脸识别人脸检测人脸对齐1定位人脸位置标准化人脸姿态2人脸匹配人脸特征提取4比较身份相似度3提取身份特征人脸识别是计算机视觉中应用最广泛的技术之一，主要包括人脸检测、对齐、特征提取和匹配四个关键步骤首先，人脸检测算法在图像中定位人脸区域；然后，人脸对齐算法通过定位关键点（如眼睛、鼻子、嘴巴）将人脸标准化到统一姿态；接下来，特征提取算法将人脸图像转换为紧凑的特征向量；最后，匹配算法通过计算特征向量间的相似度来判断身份深度学习的应用极大提升了人脸识别的性能，使其在安防监控、身份验证、人机交互等领域得到广泛应用最新的人脸识别系统能够在百万级人脸库中实现准确、高效的身份识别，甚至能够应对光照变化、年龄变化、表情变化等复杂情况人脸检测算法Viola-Jones MTCNNViola-Jones算法是早期最成功的人脸检测方法，以其高效多任务卷积神经网络MTCNN是一种基于深度学习的人脸性和鲁棒性在实时应用中广泛使用该算法基于三个关键检测方法，通过三个级联的CNN分别进行人脸候选区域生技术积分图像加速计算、AdaBoost算法选择最佳特征、成、精修和关键点定位MTCNN不仅能够检测人脸位置，级联分类器提高效率Viola-Jones使用Haar-like特征描述还能同时预测五个面部关键点（两眼、鼻尖和嘴角），实人脸，这些特征简单而强大，能够有效捕捉人脸的结构信现了检测和对齐的统一与传统方法相比，MTCNN对姿态息虽然该算法对正面人脸检测效果好，但对侧脸和遮挡变化、光照变化和遮挡具有更强的鲁棒性，已成为人脸识情况的处理能力有限别系统中常用的前处理方法人脸特征提取DeepFace是Facebook开发的早期深度学习人脸识别系统，通过深度卷积神经网络和3D对齐技术实现了接近人类水平的识别准确率DeepFace使用多层神经网络从对齐后的人脸图像中提取高维特征表示，显著提高了人脸识别的性能FaceNet由Google提出，创新性地使用triplet loss训练网络，直接学习人脸图像到欧氏空间中的紧凑特征向量的映射FaceNet的特征具有很强的判别性，相同身份的人脸在特征空间中距离近，不同身份的人脸在特征空间中距离远FaceNet的端到端学习方式和高效的特征表示使其在多个基准上取得了领先成绩人脸匹配余弦相似度欧氏距离余弦相似度是人脸识别中最常用的相似度度量方法，它计算欧氏距离衡量特征空间中两点之间的直线距离，是另一种常两个特征向量之间的夹角余弦值余弦相似度值范围在-1到1用的相似度度量方法欧氏距离越小，表示两个特征越相似之间，值越大表示两个特征越相似余弦相似度对向量幅值与余弦相似度相比，欧氏距离考虑了特征向量的幅值差异的变化不敏感，适合比较方向一致但幅值可能因光照等因素，在某些应用场景中可能更适合在实践中，欧氏距离和余变化的特征向量在实际应用中，通常设定一个阈值，当相弦相似度常常结合使用，以提高匹配的准确性和鲁棒性似度超过阈值时判定为同一人第九章三维视觉结构光结构光技术通过投影特定模式的光线（如条纹立体视觉、点阵等）到物体表面，然后用相机捕捉变形深度相机立体视觉通过两个或多个相机从不同角度观察的光线模式来计算深度信息结构光系统配置同一场景，模拟人类双眼的深度感知能力立简单，精度高，适合中近距离的三维重建，广深度相机直接输出场景的深度图，主要包括基体视觉的核心是通过视差计算来恢复三维结构泛应用于3D扫描、增强现实等领域于飞行时间ToF和结构光的深度相机这类传，这需要解决困难的立体匹配问题近年来，感器为计算机视觉系统提供了丰富的三维信息深度学习方法大幅提高了立体匹配的准确性和，简化了许多视觉任务，在机器人导航、手势效率识别、增强现实等应用中发挥重要作用213立体视觉双目相机原理视差图计算双目相机系统由两个水平排列的相机组成，通过模拟人类双眼视觉来感知深度双目系统的工作原视差图计算是立体视觉的核心挑战，需要解决立体匹配问题找出左右图像中对应的像素传统方理基于三角测量当左右相机观察同一个点时，该点在两个图像中的位置存在水平偏移视差，视法基于局部或全局匹配策略，如基于块匹配、动态规划、图割等近年来，基于深度学习的方法如差越大，物体越近；视差越小，物体越远这种几何关系可以通过相机标定参数和视差值精确计算PSMNet、GC-Net等显著提高了视差估计的准确性，特别在纹理缺乏、重复模式等困难区域基于三维坐标学习的方法通过端到端训练，能够更好地处理遮挡、反射等复杂情况结构光结构光原理应用场景结构光技术通过主动投影已知模式（如条纹、网格、随机点等）到物结构光技术由于其高精度和相对简单的硬件配置，在许多领域有广泛体表面，利用相机捕捉变形的模式，并通过三角测量原理计算深度信应用在工业领域，结构光用于产品质量检测、逆向工程和精密测量息根据投影光信息的编码方式，结构光系统可分为时间复用编码、；在医疗领域，用于牙科扫描、骨科测量和面部重建；在文化遗产保空间复用编码和直接编码等时间复用编码如格雷码序列投影具有高护中，用于文物的数字化保存；在消费电子领域，用于手机的人脸解精度但对运动敏感；空间复用编码如彩色条纹能够实现单帧重建，适锁系统结构光技术能够在中近距离范围内提供毫米级甚至微米级的合动态场景测量精度深度相机相机ToF飞行时间Time-of-Flight,ToF相机通过测量光线从相机发出、反射回来所需的时间来计算深度ToF相机发射调制的红外光，根据相位差或直接测量光的往返时间来计算距离ToF相机具有较高的帧率和适中的分辨率，对环境光干扰较敏感但对物体表面材质不敏感ToF技术在智能手机、自动驾驶、机器人导航等领域应用广泛，能够在中远距离范围内提供实时深度信息结构光相机结构光相机将投影仪和相机集成在一起，以小型化、低成本的方式实现三维感知最著名的例子是第一代Kinect，它通过投影红外点阵模式，计算点阵变形来获取深度信息结构光相机精度较高，适合室内近距离场景，但在户外强光下性能受限与ToF相机相比，结构光相机在纹理丰富的区域表现更好，已广泛应用于手势识别、室内建模和增强现实等领域第十章视频分析视频分析是计算机视觉的重要分支，关注如何从连续图像序列中提取时空信息和理解动态场景与静态图像分析相比，视频分析需要考虑时间维度，能够捕获运动信息和时序模式，为场景理解提供更丰富的线索视频分析的核心任务包括运动检测、目标跟踪、行为识别和事件检测等这些技术在安防监控、智能交通、人机交互等领域有广泛应用深度学习的发展为视频分析带来了新的机遇和挑战，三维卷积网络、循环神经网络等模型在视频理解任务中展现出强大的性能运动检测背景建模光流法背景建模是一种经典的运动检测方法，通过构建场景的背景模型，将当前帧与背景模光流是图像中像素随时间的运动模式，反映了物体运动和相机运动导致的视觉变化型进行比较来检测前景运动目标最简单的背景模型是静态背景，但在真实场景中背光流法通过计算每个像素的运动向量来检测和分析运动，能够提供丰富的运动信息，景往往是动态变化的高斯混合模型GMM能够适应背景变化，为每个像素位置建立多包括运动方向和速度常用的光流算法包括Lucas-Kanade方法（适合计算稀疏光流）个高斯分布来表示可能的背景状态更先进的方法如ViBe和CodeBook在处理光照变化和Horn-Schunck方法（计算稠密光流）光流在目标跟踪、行为识别和运动分割等任、阴影和背景扰动方面表现更好务中有重要应用，但计算复杂度较高，对图像质量有较高要求行为识别基于手工特征的方法基于深度学习的方法传统的行为识别方法依赖于精心设计的特征提取器，如时空兴趣点STIPs深度学习方法彻底改变了行为识别领域，主要包括基于3D卷积网络C3D、、改进的密集轨迹iDT等这些方法首先从视频中提取时空特征，然后使I3D和基于双流网络的方法3D卷积网络直接在时空域上进行卷积，能够用特征编码方法（如Bag-of-Words）构建视频表示，最后使用分类器进行同时学习空间和时间特征双流网络包含空间流和时间流两个分支，分别行为分类基于手工特征的方法对计算资源要求低，在小规模数据集上表处理单帧图像和光流信息，然后融合两个分支的预测结果最新的研究还现良好，但泛化能力有限，难以处理复杂多变的行为模式引入了注意力机制和图神经网络等技术，进一步提高了行为识别的准确率，特别是在复杂场景和长时间行为理解方面第十一章计算机视觉应用94%85%自动驾驶致命事故减少率医疗诊断准确率研究表明，计算机视觉技术在自动驾驶中的应用某些疾病诊断任务中，计算机视觉系统的准确率有潜力将交通事故致死率降低高达94%已超过85%，接近或超过人类专家水平40%工业效率提升工业视觉检测系统平均可提高40%的生产效率并减少30%的缺陷率计算机视觉技术已经从实验室走向现实世界，在众多领域展现出变革性的力量自动驾驶、医疗诊断和工业检测是三个应用最广泛、影响最深远的领域这些应用不仅展示了计算机视觉的技术成熟度，也证明了其解决实际问题的能力随着算法的不断进步、算力的持续提升和数据的大量积累，计算机视觉应用将变得更加普及和深入未来，我们可以期待看到更多创新应用，如智能零售、智慧农业、虚拟现实等，进一步改变人们的生活和工作方式自动驾驶中的计算机视觉车道线检测车道线检测是自动驾驶中的基础视觉任务，用于确定车辆在道路上的位置和可行驶区域传统方法如Hough变换在结构良好的道路上表现不错，但在复杂环境中容易失效深度学习方法如SCNN空间卷积神经网络能够处理破损、模糊、被遮挡的车道线，并能适应各种天气和光照条件，大大提高了检测的鲁棒性交通标志识别交通标志识别系统需要检测和识别各种交通标志，为自动驾驶系统提供重要的导航和规则信息这项任务面临着标志类别多、尺寸变化大、光照条件复杂等挑战现代系统通常采用两阶段方法先用目标检测算法定位标志，再用分类算法识别具体类型基于深度学习的端到端方法能够在实际道路环境中实现超过99%的识别准确率行人检测行人检测是自动驾驶安全的关键环节，要求高准确率和实时性能由于行人外观、姿态和衣着的多样性，以及部分遮挡和群体行人的复杂情况，行人检测比一般目标检测更具挑战性最新的检测器如Cascade R-CNN和CenterNet在行人检测方面表现出色，特别是在处理小尺寸行人和部分遮挡情况时多传感器融合（如视觉与激光雷达结合）进一步提高了检测的可靠性医疗影像分析光片分析图像分割病变检测X CTX光片是最常见的医学影像之一，计算机CT图像分割是医学图像分析中的重要任务计算机视觉系统能够从各种医学影像中检视觉系统能够帮助分析胸部X光片中的肺，用于定位和量化感兴趣的解剖结构或病测病变，如MRI中的脑肿瘤、超声图像中炎、肺结核、肺癌等疾病深度学习模型变区域U-Net等分割网络在肝脏、肿瘤的乳腺肿块、病理切片中的癌细胞等这如CheXNet在肺炎检测任务上已超过放射、血管等结构的分割上取得了突破性进展些系统不仅能够判断病变的良恶性，还能科医生的平均水平这些系统可以作为医精确的器官和病变分割为诊断、治疗规预测疾病的进展和治疗反应深度学习的生的第二意见，帮助筛查病例，减少漏划和手术导航提供了宝贵的信息，例如在应用显著提高了检测的灵敏度和特异性，诊，特别是在医疗资源有限的地区发挥重放射治疗中精确定位肿瘤边界，或在肝脏有望成为精准医疗的重要工具，支持个性要作用手术规划中分析血管分布化的诊断和治疗决策工业检测缺陷检测尺寸测量装配验证计算机视觉在工业质量控视觉测量系统通过高精度装配验证系统检查产品组制中的主要应用是自动缺相机和光学设备，结合计装是否正确，包括部件存陷检测，可以检测产品表算机视觉算法实现精确的在性、位置正确性、连接面的划痕、凹陷、裂缝、非接触式尺寸测量这些完整性等通过图像识别污渍等缺陷传统方法主系统能够测量物体的长度技术，系统能够验证螺丝要基于图像处理和统计分、宽度、高度、直径、角是否拧紧、电缆是否正确析，如边缘检测、纹理分度等几何参数，精度可达连接、标签是否粘贴等装析和统计过程控制近年微米级视觉测量比传统配细节这类系统对生产来，基于深度学习的方法接触式测量更快速、更灵线上的每个产品进行100%如异常检测网络能够学习活，不会损伤被测物体，检查，减少人工检验的主正常样本的特征分布，自广泛应用于汽车零部件、观性和疲劳因素，确保产动识别偏离正常状态的缺电子元器件、精密机械等品质量一致性，降低返修陷，特别适合缺陷类型复领域的质量控制和召回风险杂且样本不均衡的场景第十二章计算机视觉中的数据集数据集的重要性常见数据集类型12高质量数据集是计算机视觉研究和计算机视觉数据集根据任务类型可应用的基石，它们提供了训练、验分为图像分类、目标检测、图像分证和测试算法的标准基准大规模割、姿态估计、视频分析等多种类公开数据集的出现极大推动了计算型不同类型的数据集具有不同的机视觉的发展，使研究人员能够客标注形式分类数据集仅需图像级观比较不同算法的性能，促进了算别的类别标签，检测数据集需要目法的迭代改进和创新数据集的规标位置的边界框和类别，分割数据模、多样性和标注质量直接影响模集则需要像素级别的标注，标注复型的性能和泛化能力杂度和成本逐步提高数据集的挑战与趋势3随着深度学习的发展，对更大规模、更高质量数据集的需求持续增长同时，数据集的偏见性、代表性和多样性等问题越来越受到关注未来的趋势包括构建更具挑战性的数据集以推动算法突破，以及开发自监督、半监督学习方法减少对大量标注数据的依赖图像分类数据集ImageNet CIFAR-10/100MNISTImageNet是最具影响力的大规模图像分类数CIFAR-10包含10个类别的60000张32×32彩色MNIST是一个手写数字识别数据集，包含0-9据集，包含超过1400万张图像，覆盖22000图像，每类6000张；CIFAR-100将这些图像十个类别的70000张28×28灰度图像作为机多个类别其中ILSVRC子集（约120万训练图分为100个精细类别虽然图像尺寸小，但器学习的Hello World，MNIST以其简单性和像，1000个类别）是深度学习研究的重要基CIFAR数据集因其适中的规模和计算要求，成可访问性，成为入门学习和算法测试的首选准2012年AlexNet在ImageNet竞赛中的成为算法原型设计和教学的理想选择CIFAR数数据集尽管现代算法在MNIST上已接近饱和功引发了深度学习革命ImageNet的规模和据集的图像多样性和复杂度适中，能够快速（准确率

99.7%），但它仍然是教学和基础多样性使其成为预训练视觉模型的黄金标准评估新算法的有效性，在发表新方法前进行研究的重要工具，许多新方法的初步验证仍，这些预训练模型可以迁移到各种下游任务初步验证从MNIST开始目标检测数据集PASCAL VOCCOCO Open ImagesPASCAL视觉对象类别（VOC）挑战赛数据集Microsoft COCO（Common Objectsin Google的Open Images是迄今为止最大的目标是早期影响力最大的目标检测和语义分割数据Context）是目前最常用的目标检测、实例分检测数据集之一，包含900万张图像，覆盖集VOC2007和VOC2012包含约1万张图像，割和关键点检测数据集COCO包含33万张图600个物体类别，提供超过1500万个边界框标覆盖20个常见物体类别，如人、动物、车辆像，覆盖80个物体类别，提供超过150万个物注除了边界框，OpenImages还提供视觉关和家具等每张图像中的物体都标注了精确的体实例的精确标注与PASCAL VOC相比，系、实例分割和本地化叙述等标注数据集的边界框和类别信息尽管规模相对较小，但由COCO包含更多小物体和复杂场景，对检测器巨大规模和类别丰富度使其成为训练通用物体于其标注质量高和评估方法严格，PASCAL提出了更高的要求COCO的严格评估指标（检测器的理想选择，特别适合需要识别更广泛VOC仍是检测算法的重要基准平均精度在多个IoU阈值下的平均）使其成为物体种类的实际应用检测算法的黄金标准图像分割数据集PASCAL VOC除了提供检测标注外，还为其中的一部分图像提供了像素级的语义分割标注共有20个前景类别和1个背景类别，分割标注精确但覆盖的场景和类别有限VOC分割数据集是早期语义分割算法的重要基准，许多经典方法如FCN都在此上进行了评估Cityscapes是专为自动驾驶场景设计的高质量数据集，包含来自50个城市的5000张精细标注图像和20000张粗略标注图像数据集提供30个类别的像素级标注，涵盖道路、建筑、车辆、行人等城市场景中的常见对象图像分辨率高2048×1024，具有多种天气和光照条件，为自动驾驶视觉算法提供了真实挑战ADE20K是一个场景解析数据集，包含25000张多样化场景图像，覆盖150个物体类别和1000多个场景类别ADE20K的特点是标注非常全面，几乎每个像素都有语义标签，包括墙壁、地板等背景类别和各种前景物体该数据集的复杂性和多样性使其成为评估分割算法鲁棒性和通用性的理想基准第十三章计算机视觉评估指标评估指标是衡量计算机视觉算法性能的量化工具，对于算法的优化和比较至关重要不同的视觉任务有其特定的评估指标，反映了任务的特性和要求一个好的评估指标应该客观、全面，且与实际应用的需求一致随着计算机视觉任务的复杂化，单一指标往往无法全面反映算法性能例如，目标检测算法不仅要考虑检测准确率，还需要关注定位精度和计算效率因此，综合使用多种指标或开发更全面的评估体系成为趋势此外，随着算法在实际应用中的部署增多，实用性指标如推理速度、内存占用和鲁棒性也越来越受到重视分类评估指标准确率精确率1正确分类的样本比例预测为正的结果中真正为正的比例2分数召回率F14精确率和召回率的调和平均值3真正为正的样本中被正确预测的比例准确率是最直观的分类评估指标，计算为正确分类的样本数除以总样本数在类别平衡的数据集上，准确率能有效反映算法性能；但在类别不平衡的情况下，准确率可能具有误导性，例如在99%样本为负类的二分类问题中，简单地将所有样本预测为负类就能获得99%的准确率精确率和召回率是解决类别不平衡问题的重要指标精确率关注预测结果的可靠性，衡量预测为正的结果中有多少是真正的正样本；召回率关注正样本的覆盖度，衡量所有正样本中有多少被正确找出F1分数是精确率和召回率的调和平均值，提供了二者的平衡在医疗诊断等不能容忍漏检的场景中，召回率尤为重要；在信息检索等要求结果可靠的场景中，精确率更为关键检测评估指标IoU mAP交并比Intersection overUnion,IoU是目标检测中衡量预测边界框与真实边界平均精确度均值mean AveragePrecision,mAP是目标检测最常用的综合评估框重叠程度的基本指标IoU计算两个边界框的交集面积除以并集面积，范围在指标计算mAP首先需要按置信度排序所有预测，然后根据IoU阈值确定每个预0到1之间，值越大表示重叠程度越高通常设定一个IoU阈值（如

0.5），当预测测是否为正确检测，计算每个类别在不同召回率水平下的精确度，取平均得到框与真实框的IoU超过阈值时认为是一个正确的检测IoU不仅用于评估检测结AP，再对所有类别取平均得到mAPCOCO评估采用更严格的标准，计算在多个果，还在训练过程中用于定义正负样本和计算边界框回归损失IoU阈值

0.5:

0.05:

0.95下的平均mAP，更全面地评估检测器在不同定位精度要求下的性能分割评估指标像素准确率平均精确度IoU交并比在分割任务中衡像素准确率是最简单的实例分割通常使用与目量预测区域与真实区域分割评估指标，计算为标检测类似的评估框架的重叠程度，计算为交正确分类的像素数除以，但将IoU计算从边界集像素数除以并集像素总像素数像素准确率框扩展到像素掩码数在语义分割中，通直观易懂，但在类别不COCO实例分割评估采常计算每个类别的IoU平衡的情况下（如大面用多个IoU阈值下的AP，然后取平均得到平均积背景）可能不能真实，全面评估算法在不同IoUmIoUmIoU对小反映分割性能为了解精度要求下的性能此目标和大目标一视同仁决这个问题，常用的变外，COCO还按物体大，能够平衡各类别的贡体包括类别平均准确率小将实例分为小、中、献IoU对边界预测精和加权准确率，它们更大三类分别评估，有助度敏感，是评估分割质加关注少数类别的性能于分析算法在不同尺度量的重要指标目标上的表现第十四章计算机视觉的挑战与前沿小样本学习现实世界中，获取大量标注数据往往困难且成本高昂小样本学习研究如何使用极少量的标注样本（例如每类仅5-10个）来训练模型，使其能够泛化到新的实例这一领域的研究对稀有类别识别、个性化模型和快速适应新环境至关重要，有望减轻深度学习对大数据的依赖对抗样本对抗样本是经过精心设计的输入，能够欺骗机器学习模型做出错误预测，但对人眼几乎察觉不到差异这类安全漏洞对视觉系统构成严重威胁，特别是在自动驾驶等安全关键应用中理解和防御对抗攻击是确保视觉系统可靠性和安全性的重要研究方向可解释性深度学习模型通常被视为黑盒，其决策过程难以理解可解释性研究旨在揭示模型做出特定决策的原因，使人类能够理解、验证和信任AI系统在医疗诊断、自动驾驶等高风险领域，可解释性尤为重要，不仅有助于提高用户信任，还能帮助开发者诊断和改进模型小样本学习元学习迁移学习元学习，又称学会学习，是小样本学习的核心方法之一迁移学习利用在大规模数据集上预训练的模型知识，将其元学习的目标是训练模型在不同任务上快速适应，而不应用到数据有限的目标任务在计算机视觉中，常见的做是仅在单一任务上表现良好典型的元学习方法如模型不法是使用在ImageNet上预训练的骨干网络，然后在目标任可知元学习MAML，通过二阶优化寻找对新任务快速适务上微调研究表明，这些预训练模型学习到的特征具有应的参数初始化另一类方法如原型网络，学习一个特征很强的通用性，能够有效迁移到各种视觉任务近年来，空间，使得同类样本在该空间中聚集，从而能够通过少量自监督预训练方法如对比学习进一步增强了特征的迁移能样本确定类别原型元学习在计算机视觉中的应用使得系力，减少了对标注数据的依赖域适应是迁移学习的特例统能够以极少量标注样本识别新的物体类别，专注于解决源域和目标域之间的分布差异问题对抗样本对抗攻击对抗防御对抗攻击通过向输入图像添加精心设计的微小扰动，使模型做出错误预测对抗防御旨在增强模型对对抗样本的鲁棒性常见的防御策略包括对抗训最常见的方法是基于梯度的攻击，如快速梯度符号法FGSM和投影梯度练（将对抗样本纳入训练集）、输入净化（通过预处理移除对抗扰动）、下降PGD，它们通过最大化损失函数来生成扰动更高级的攻击包括一像梯度遮蔽（使梯度难以计算）和集成防御（结合多个模型的决策）尽管素攻击、物理世界攻击（如在实体物体上添加特殊图案）和黑盒攻击（不取得了进展，但完美的防御仍然是一个开放问题，防御与攻击之间的军备需要访问模型内部）对抗攻击揭示了深度学习模型的脆弱性，促使研究竞赛持续进行构建理论上可证明的鲁棒模型是当前研究的重点方向，但人员开发更鲁棒的视觉系统在保持模型准确率的同时增强鲁棒性仍然具有挑战可解释性可视化技术注意力机制可视化是理解深度视觉模型内部工作机制注意力机制不仅提高了模型性能，还提供的重要工具常见的可视化技术包括激活了自然的可解释性注意力图直观地显示最大化（生成最大激活特定神经元的图像了模型在做出决策时关注的图像区域，使）、类别激活图（CAM及其变体，可视化人类能够理解模型的视觉思维过程模型关注的区域）和特征可视化（通过降Transformer架构的自注意力机制成功应维技术如t-SNE可视化高维特征分布）用于各种视觉任务，其注意力权重提供了这些技术帮助研究人员理解模型学习到的模型如何整合不同区域信息的洞察研究特征，识别模型的优势和局限，以及诊断表明，注意力可视化通常与人类视觉注意错误的可能原因高度一致，增强了用户对模型判断的信任概念解释概念解释方法旨在用人类可理解的概念解释模型决策例如，TCAV测试概念激活向量技术量化了特定语义概念（如条纹或红色）对模型决策的重要性另一种方法是将模型决策分解为一系列人类可解释的概念激活，形成解释决策过程的概念路径这类方法有助于缩小算法思维和人类思维之间的鸿沟，使AI系统更透明、更可信第十五章计算机视觉的未来发展多模态融合1视觉与语言等多种模态的融合自监督学习2无需大量标注的表示学习神经架构搜索3自动化网络结构设计多模态融合是计算机视觉未来发展的重要方向，旨在结合视觉、语言、音频等多种信息源，实现更全面、更自然的场景理解CLIP、DALL-E等模型展示了视觉-语言融合的强大能力，能够根据文本描述生成或检索图像，打开了跨模态智能的新篇章未来的多模态系统将更加统一和协调，能够同时处理和理解多种信息形式，类似于人类感知世界的方式自监督学习利用数据本身的结构信息进行学习，无需大量人工标注对比学习、掩码图像建模等自监督方法在各种视觉任务上取得了与有监督方法相当甚至更好的性能这种方法不仅降低了对标注数据的依赖，还能学习到更通用、更鲁棒的视觉表示随着算法和计算资源的进步，自监督学习有望从更大规模的未标注数据中提取更丰富的知识，推动视觉智能的普及神经架构搜索NAS自动化设计神经网络结构，替代传统的人工设计方式NAS通过搜索算法探索海量可能的网络结构，找到在特定任务上性能最优的架构虽然早期NAS计算成本极高，但最新的方法显著提高了效率未来，随着搜索空间和方法的改进，NAS有望设计出更高效、更专业化的视觉模型，适应不同硬件平台和应用场景的需求课程总结知识回顾1本课程全面介绍了计算机视觉的基础理论、核心算法和应用场景我们从图像处理基础开始，系统学习了特征提取、图像分类、目标检测、图像分割等关键重点难点技术，并探讨了人脸识别、三维视觉、视频分析等专题领域通过理论学习和2实践操作，我们不仅掌握了传统计算机视觉方法，还深入了解了当代深度学习计算机视觉的核心挑战在于如何从像素级的低层信息中提取和理解高层语义概方法的工作原理和应用技巧念深度学习虽然大幅提升了视觉系统的性能，但仍面临数据需求大、泛化能力有限、难以解释等问题特别是在复杂环境、极端条件和开放场景中，现有算法的鲁棒性仍有待提高理解这些挑战，对于选择和应用适当的算法解决实学习建议3际问题至关重要计算机视觉是一个理论与实践紧密结合的领域建议同学们在掌握基础理论的同时，多动手实现算法、参与实际项目，积累实践经验关注领域的最新进展，阅读顶会论文，参与开源社区，能够持续提升技术水平同时，计算机视觉与数学、计算机科学、认知科学等多学科交叉，拓宽这些相关领域的知识，有助于形成更全面的视野和更深入的理解谢谢观看参考文献课后作业环节QA本课程内容参考了计算机视觉领域的课后作业包括五次编程实验和一个综欢迎同学们提出关于课程内容的问题经典教材、学术论文和技术报告，包合项目编程实验涵盖图像处理、特可以通过课程论坛、电子邮件或在括但不限于Richard Szeliski的《征提取、图像分类、目标检测和图像线答疑平台与教师团队交流我们将Computer Vision:Algorithms and分割等核心内容，帮助巩固课堂所学定期组织在线答疑活动，解答学习过Applications》，Goodfellow等人的综合项目要求学生选择一个实际应程中遇到的困难此外，欢迎对课程《Deep Learning》，以及CVPR、用场景，设计并实现完整的计算机视提出建议和反馈，帮助我们不断改进ICCV、ECCV等顶级会议发表的研究觉系统，从数据收集、算法选择到系课程质量，提升教学效果成果更详细的参考文献清单已上传统评估，全面应用课程知识解决实际至课程网站，供同学们进一步学习参问题考。