计算机视觉概述
计算机视觉让机器能够"看见"并理解图像内容。从简单的图像分类到复杂的场景理解，CV技术正在快速发展。
核心任务类型
图像分类
判断图像属于哪个类别。这是CV的基础任务，现代模型准确率已超过人类。
- ImageNet挑战：从2012年AlexNet突破开始
- ResNet：深度残差网络，突破深度限制
- Vision Transformer：ViT展示了Transformer在CV的潜力
目标检测
不仅识别类别，还要定位目标位置。用边界框标注每个检测到的目标。
- YOLO系列：实时检测，速度快
- Faster R-CNN：精度高，适合精细检测
- DETR：基于Transformer的端到端检测
图像分割
像素级别的分类，区分图像中不同区域。
- 语义分割：每个像素标注类别
- 实例分割：区分同一类别的不同实例
- U-Net：医学影像分割的经典架构
从分类到检测再到分割，CV任务的精度要求逐步提高，技术复杂度也随之增加。
人脸识别技术
技术流程
- 人脸检测：定位人脸位置
- 特征点定位：识别眼睛、鼻子、嘴巴等关键点
- 特征提取：生成人脸特征向量
- 人脸比对：计算特征向量相似度
应用场景
- 身份认证：手机解锁、门禁系统
- 安防监控：嫌疑人识别
- 社交应用：照片人物标签
- 支付验证：刷脸支付
隐私考量
人脸识别广泛应用带来隐私问题。需要在技术便利和隐私保护之间找到平衡。
深度学习架构演进
CNN时代
- AlexNet(2012)：开启深度学习CV时代
- VGGNet(2014)：更深的网络结构
- ResNet(2015)：残差连接解决梯度消失
- EfficientNet(2019)：高效的网络设计
Transformer时代
- ViT(2020)：Vision Transformer，纯Transformer架构
- Swin Transformer(2021)：层级结构，适合多尺度任务
- DETR(2020)：Transformer用于目标检测
实际应用案例
- 自动驾驶：道路识别、障碍物检测
- 医疗诊断：肿瘤检测、病灶分割
- 工业质检：缺陷检测、尺寸测量
- 农业：作物病害识别、成熟度判断
- 安防：入侵检测、行为分析
未来趋势
- 多模态融合：图像+文本+音频
- 自监督学习：减少标注依赖
- 边缘部署：移动端实时处理
- 3D视觉：从2D到3D理解
总结
计算机视觉技术正在改变许多行业。从CNN到Transformer，从分类到分割，技术进步让机器越来越"看得懂"世界。