计算机视觉 - KingHge

核心任务

图像分类

将图像分配到预定义的类别中，是计算机视觉的基础任务。

ResNet VGG EfficientNet

目标检测

在图像中定位和识别多个对象，输出边界框和类别标签。

YOLO Faster R-CNN SSD

图像分割

将图像中的每个像素分配到特定类别，包括语义分割和实例分割。

U-Net Mask R-CNN DeepLab

姿态估计

检测人体关键点，用于动作识别、运动分析等应用。

OpenPose HRNet AlphaPose

经典模型

ResNet

通过残差连接解决深层网络的梯度消失问题，在ImageNet竞赛中取得突破性进展。

152

层数

3.57%

Top-5错误率

YOLO

实时目标检测算法，通过单次前向传播同时预测边界框和类别概率。

45

FPS

63.4

mAP

U-Net

专为医学图像分割设计的编码器-解码器架构，具有跳跃连接特征。

23

层数

92.5%

IoU

实践示例

# 使用PyTorch实现简单的CNN分类器
import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.transforms as transforms

class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Linear(128 * 8 * 8, 512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(512, num_classes)
        )
    
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = self.classifier(x)
        return x

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.Resize((32, 32)),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])

工业应用

质量检测

在制造业中检测产品缺陷，提高生产效率和产品质量。

自动驾驶

识别道路、车辆、行人等，为自动驾驶系统提供环境感知能力。

医疗诊断

辅助医生进行疾病诊断，如X光片分析、病理切片检测等。

零售分析

客流统计、商品识别、行为分析等零售场景应用。

安防监控

人脸识别、异常行为检测、智能监控系统。

移动应用

AR/VR、美颜滤镜、OCR文字识别等移动端视觉应用。

发展趋势

自监督学习

减少对标注数据的依赖，通过预训练任务学习通用视觉表示。

多模态融合

结合视觉、文本、音频等多种模态信息，提升理解能力。

轻量化模型

模型压缩和知识蒸馏技术，实现高效部署。

可解释性

提高模型决策的可解释性，增强用户信任度。