【机器学习300问】105、计算机视觉(CV)领域有哪些子任务?
计算机视觉作为人工智能的重要分支,发展至今已经在诸多领域取得显著的成果。在众多的计算机视觉任务中,图像分类、目标检测与定位、语义分割和实例分割是四个基本而关键的子任务,它们在不同的应用场景下扮演着重要角色。这四个子任务虽然各具特点,但它们之间存在着紧密的联系。在实际应用中,这些任务往往相互依赖。
一、四个较为关键子任务
(1)图像分类
将整个图像分配到一个预定义的类别中。例如,给定一张图片,模型需要判断它是狗、猫还是其他动物。
(2)目标定位与检测
识别图像中的物体并给出其位置,通常以边界框的形式表示。例如,YOLO会在实时视频中检测不同类型的车辆和行人。
(3)语义分割
要求对图像中的每个像素进行分类,标出它们属于哪个类别,从而理解图像的内容和布局。比如,在一张城市街道的照片中,分割出道路、行人、建筑物等不同部分。
(4)实例分割
与语义分割相似,但更进一步,不仅要区分出不同的类别,还要区分同一类别中的不同个体。例如,在一群羊的图片中,不仅要标出所有羊的区域,还要分别标出每一只羊。
二、其他重要子任务
(1)目标跟踪
在视频序列中持续跟踪特定目标的位置和运动,即使目标在移动、改变姿态或被遮挡也能保持追踪。例如,在监控视频中持续追踪特定人员的运动路径。
(2)关键点检测
识别并标记图像中特定关键点的位置,如人体姿态估计中识别关节位置,或面部识别中找着眼睛、鼻子、嘴巴的位置。
(3)图像超分辨率
提升图像的分辨率,使其看起来更加清晰,这对于放大图像细节、改善低质量图像特别有用。例如,使用SRGAN来增强老旧电影的视频质量。
(4)图像生成
使用深度学习模型如GANs(生成对抗网络)创建新的图像,可以是完全虚构的图像,也可以是对现有图像的修改或增强。
(5)光流估计
光流估计是预测像素在连续的视频帧之间的运动。这可用于视频压缩和计算实时速度,在自动驾驶中预测周围物体的运动轨迹。
还有许多子任务我无法全部列举,随着技术的不断进步和新方法的发展,计算机视觉将在更多领域发挥其巨大的潜力。
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