Question

计算机视觉可分为哪五大类

Answer 1

计算机视觉是一个涵盖众多技术和应用的研究领域。以下是五大类常见的计算机视觉任务：

• 图像分类（Image Classification）：
  图像分类是指根据图像内容将其归入不同的类别。这是计算机视觉中最基本的任务之一，涉及到特征提取和模式识别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNNs），在这一领域取得了显著的成果。

• 物体检测（Object Detection）：
  物体检测不仅需要识别图像中的物体类别，还需要确定物体的位置和边界框。这类任务通常涉及到物体定位和分类的同时处理。常见的物体检测方法包括R-CNN、YOLO、SSD等。

• 语义分割（Semantic Segmentation）：
  语义分割是将图像中的每个像素分配给相应的类别，从而实现对图像中不同物体的精确划分。这种任务在自动驾驶、医疗图像分析等领域有广泛应用。常见的语义分割方法包括FCN、U-Net、DeepLab等。

• 实例分割（Instance Segmentation）：
  实例分割在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。这对于理解场景中的物体数量和相互关系非常重要。常见的实例分割方法包括Mask R-CNN、SOLO等。

• 姿态估计（Pose Estimation）：
  姿态估计是指从图像中估计物体的空间姿态，如人体关键点检测、物体位姿估计等。这类任务在动作识别、增强现实、机器人导航等领域有广泛应用。常见的姿态估计方法包括OpenPose、AlphaPose、POSEC3D等。

这五大类计算机视觉任务涵盖了许多具体的应用场景，它们共同推动了计算机视觉领域的发展和创新。

Answer 2

计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
1、图像分类
2、对象检测
3、目标跟踪
4、语义分割
5、实例分割