【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。

四个关键子任务的对比

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。