计算机视觉入门必看一文读懂CV四大核心任务修炼一途乃窃阴阳夺造化转涅槃握生死掌轮回。武之极破苍穹动乾坤计算机视觉CV研究的是如何让机器具备看的能力简单来说就是用计算机实现人对客观世界的三维场景进行感知、识别和理解。CV领域任务众多但最核心的是这四个分类、定位、检测、分割。其他CV任务都是在这四项基础上展开的。一、图像分类Classification解决是什么的问题给定一张图片或视频判断里面包含什么类别的目标。主流网络架构早期最流行的是卷积神经网络CNN但近年来Transformer异军突起本来在NLP领域大放异彩现在也被广泛应用到CV领域表现SOTA大有取代CNN之势。CNN的基本结构卷积层负责提取特征 → 池化层过滤细节最大池化/平均池化→ 全连接层特征展开 → 分类器输出结果关键里程碑2012年 AlexNet在ImageNet比赛夺冠碾压第二名SVM方法至此分水岭出现——之前是传统算法时代之后进入深度学习时代。经典网络结构汇总LeNet-56万参数CV入门级网络曾用于ATM手写数字识别AlexNet6000万参数2012年冠军VGG-16/VGG-191.38亿参数2014年亚军迁移学习常客GoogLeNet500万参数2014年冠军Inception系列进一步降低参数量ResNet2015年冠军解决深层网络训练难题DenseNet避免梯度消失任意层直连SENet2017年冠军二、目标定位Location解决在哪里的问题标出目标的位置通常用边界框bounding box表示。实现思路多任务学习一个分支做分类需加背景类另一个分支做回归输出边界框坐标适用于图像中单目标或固定数量目标的场景三、目标检测Detection解决是什么在哪里的问题既要定位目标位置又要识别目标类别。四、图像分割Segmentation解决每个像素属于哪个目标的问题分为语义分割只区分像素类别不区分同类不同实例实例分割区分同类物体的不同实例目标检测语义分割经典模型Mask R-CNN大家好我是资深AI讲师与学习规划师。专注计算机视觉教学与算法研发过去三年我帮超过2500名有Python 基础的入门者从像素是什么到独立跑通CV项目。今天这篇长文完全按零基础实战体系撰写从图像本质到经典算法、再到 OpenCV工具链和完整项目一条龙给你讲透可直接复现的CV专业指南。适合人群大学生、转行者、开发者只要会Python基础就能跟上。读完你就能掌握图像处理4大经典算法并拥有一个可直接写进简历的实战项目为方便大家学习 这里给大家整理了一份系统学习资料包 需要的同学 根据下图指示自取就可以