人工智能在第四次工業(yè)革命發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它廣泛的融入日常生活，例如Google助手、Siri、智能手機(jī)攝像頭、社交媒體過(guò)濾器、自動(dòng)標(biāo)記、醫(yī)療成像、導(dǎo)航等，所有這些技術(shù)都切實(shí)的改進(jìn)和增強(qiáng)日?；顒?dòng)的便利性和習(xí)慣。

大模型技術(shù)發(fā)展到現(xiàn)在已經(jīng)趨于穩(wěn)定，而加入視覺(jué)的多模態(tài)大模型才開(kāi)始興起，它除了日常生活，還會(huì)廣泛的融入到工業(yè)智造、無(wú)人駕駛和機(jī)器人等領(lǐng)域。這里計(jì)算機(jī)視覺(jué)就十分重要，它在捕獲實(shí)時(shí)圖像、提煉知識(shí)以及自主預(yù)測(cè)和分類(lèi)圖像方面是都不斷地進(jìn)步。計(jì)算機(jī)視覺(jué)使計(jì)算機(jī)能夠解釋和檢測(cè)圖像中的模式，其主要目的是復(fù)制人類(lèi)視覺(jué)系統(tǒng)處理、分析和理解視覺(jué)數(shù)據(jù)的能力。

一般而言，計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)可以進(jìn)一步分為四個(gè)更廣泛的類(lèi)別： 1. 物體檢測(cè)，2. 圖像分類(lèi)，3. 語(yǔ)義分割，4. 實(shí)例分割。

第一幅圖為語(yǔ)義分割任務(wù)，就是將草，貓，樹(shù)和藍(lán)天隔開(kāi)。第二幅圖展示了圖像分類(lèi)，判斷畫(huà)面中是什么物體。第三幅圖將畫(huà)面中的物體都一一識(shí)別出來(lái)。第四幅圖將這些物體的輪廓做出分離提煉。

物體檢測(cè)涉及使用圖像或視頻檢測(cè)和定位感興趣的對(duì)象。它使用帶有相應(yīng)類(lèi)標(biāo)簽的對(duì)象周?chē)倪吔缈?，目?biāo)是精確定位對(duì)象并相應(yīng)地對(duì)它們進(jìn)行分類(lèi)。隨著深度學(xué)習(xí)模型的出現(xiàn)，例如基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、更快的R-CNN、YOLO正在用于這項(xiàng)任務(wù)。真實(shí)世界的例子包括自動(dòng)駕駛汽車(chē)，用于識(shí)別和跟蹤交通科學(xué)車(chē)輛和現(xiàn)實(shí)生活中的障礙物。

圖像分類(lèi)的目的是將圖像分類(lèi)為幾個(gè)預(yù)定義的類(lèi)別之一。目標(biāo)是使算法能夠根據(jù)其視覺(jué)特征和模式識(shí)別圖像并為圖像分配正確的標(biāo)簽，它有多種應(yīng)用，包括醫(yī)學(xué)圖像分類(lèi)、質(zhì)量控制、手勢(shì)識(shí)別、手寫(xiě)圖像分類(lèi)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN等深度學(xué)習(xí)架構(gòu)及其類(lèi)型，如LeNet、AlexNet、VGGNet、GoogLeNet （Inception）、ResNet、DenseNet可用于相應(yīng)地對(duì)圖像進(jìn)行分類(lèi)。

實(shí)例分割使用像素級(jí)分類(lèi)，該分類(lèi)為每個(gè)坐標(biāo)像素分配標(biāo)簽，將圖像劃分為多個(gè)段，其中每個(gè)段對(duì)應(yīng)于特定的對(duì)象類(lèi)。這在不同對(duì)象之間的邊界沒(méi)有明確定義的情況下特別有用，這些場(chǎng)景需要精確的位置，例如腦腫瘤分割、自動(dòng)駕駛、衛(wèi)星圖像，并涉及最先進(jìn)的架構(gòu)，包括用于此任務(wù)的U-NET和DeepLab。

即時(shí)分割是語(yǔ)義分割的更高級(jí)和詳細(xì)的版本，它涉及通過(guò)在同一類(lèi)中分配不同的標(biāo)簽來(lái)對(duì)類(lèi)中的對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)。它在同一類(lèi)的不同實(shí)例之間提供像素級(jí)區(qū)分，也用于自動(dòng)駕駛汽車(chē)、醫(yī)療圖像等

其他技術(shù)，如全景分割、光學(xué)字符識(shí)別、圖像字幕、圖像重建，在該領(lǐng)域是值得注意的。將計(jì)算機(jī)視覺(jué)與其他突出的人工智能領(lǐng)域相結(jié)合，為該行業(yè)的重大進(jìn)步鋪平了道路。

全景分割d結(jié)合了語(yǔ)義b和實(shí)例c分割，為更復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用生成準(zhǔn)確的像素級(jí)注釋。它通過(guò)合并分類(lèi)和檢測(cè)算法來(lái)檢測(cè)“物”和“物”，以實(shí)現(xiàn)更豐富的場(chǎng)景理解。

雖然全景分割是一種提高視覺(jué)理解力的強(qiáng)大技術(shù)，但由于以下原因，它帶來(lái)了多重挑戰(zhàn)：分割重疊對(duì)象很困難，因?yàn)樗惴o(wú)法識(shí)別對(duì)象邊界以生成準(zhǔn)確的蒙版。由于模糊、遮擋和形狀不清晰，低圖像質(zhì)量使檢測(cè)事物和分類(lèi)事物變得具有挑戰(zhàn)性。構(gòu)建分割模型需要廣泛、高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集來(lái)全面理解日常物體。從頭開(kāi)始開(kāi)發(fā)此類(lèi)模型既繁瑣又昂貴。因此一般要依托合適的平臺(tái)，這個(gè)平臺(tái)提供預(yù)構(gòu)建的分割框架和工具，以通過(guò)用戶友好的界面有效地標(biāo)記所有類(lèi)型和格式的視覺(jué)數(shù)據(jù)。

最后一起聊聊大名鼎鼎的OpenCV，開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，計(jì)算機(jī)視覺(jué)的扛把子。它是一個(gè)開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件庫(kù)。OpenCV旨在為計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用提供通用基礎(chǔ)設(shè)施，并加速機(jī)器感知在商業(yè)產(chǎn)品中的使用。作為 BSD 許可的產(chǎn)品，OpenCV使企業(yè)可以輕松使用和修改代碼。

該庫(kù)擁有2500多種優(yōu)化算法，其中包括一整套經(jīng)典和最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這些算法可用于檢測(cè)和識(shí)別人臉、識(shí)別物體、對(duì)視頻中的人體動(dòng)作進(jìn)行分類(lèi)、跟蹤攝像機(jī)運(yùn)動(dòng)、跟蹤移動(dòng)物體、提取物體的3D模型、從立體攝像機(jī)生成3D點(diǎn)云、將圖像拼接在一起以生成整個(gè)場(chǎng)景的高分辨率圖像、從圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中查找相似圖像、從使用閃光燈拍攝的圖像中刪除紅眼、 跟隨眼球運(yùn)動(dòng)，識(shí)別風(fēng)景建立標(biāo)記以便于將其與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)疊加。

本文轉(zhuǎn)載自 ??魯班模錘??，作者： 龐德公