网站seo快速排名优化的软件,网页制作培训总结,wordpress 分类 权限,wordpress怎么导入产品1. 计算机视频重要分类 计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类#xff1a; 1. 图像分类#xff08;Image Classification#xff09; 识别图像属于哪个类别#xff0c;例如猫、狗、汽车等。 应用场景#xff1a;物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型#… 1. 计算机视频重要分类 计算机视觉的重要任务可以大致分为以下几类 1. 图像分类Image Classification 识别图像属于哪个类别例如猫、狗、汽车等。 应用场景物品识别、人脸识别、医疗影像分类。代表模型ResNet、EfficientNet、ViTVision Transformer。 2. 目标检测Object Detection 识别图像中目标的位置边界框及类别。 应用场景自动驾驶、安防监控、人流统计。代表模型Faster R-CNN、YOLOYou Only Look Once、SSDSingle Shot MultiBox Detector。 3. 语义分割Semantic Segmentation 对图像中的每个像素进行分类区分不同物体类别。 应用场景医学影像分析病灶检测、自动驾驶车道识别。代表模型U-Net、DeepLabV3、SegFormer。 4. 实例分割Instance Segmentation 类似语义分割但能够区分同类别不同实例的像素区域。 应用场景自动驾驶车辆、人等实例级分割、工业检测。代表模型Mask R-CNN、YOLACT、CondInst。 5. 姿态估计Pose Estimation 检测人体、动物或物体的关键点关节点、骨架等。 应用场景行为分析、运动捕捉、AR增强现实。代表模型OpenPose、HRNet、DETR。 6. 目标跟踪Object Tracking 在视频序列中跟踪目标的轨迹。 应用场景无人机跟踪、视频监控、运动分析。代表模型SiamRPN、SORT、DeepSORT。 7. 光流估计Optical Flow Estimation 计算图像像素点的运动矢量场用于运动分析。 应用场景视频稳定、动作检测、自动驾驶。代表模型RAFT、PWC-Net、FlowNet2.0。 8. 三维重建3D Reconstruction 从 2D 图像或点云恢复 3D 结构。 应用场景SLAM同时定位与建图、AR/VR、医学成像。代表模型Colmap、NeRF神经辐射场、MonoDepth。 9. 超分辨率Super Resolution 提升图像分辨率使低质量图像变得清晰。 应用场景医学影像增强、老照片修复、视频增强。代表模型ESRGAN、SRGAN、SwinIR。 10. 图像去噪Image Denoising 去除图像中的噪声提高清晰度。 应用场景遥感影像处理、夜间摄影增强。代表模型DnCNN、BM3D、Noise2Noise。 11. 生成对抗网络GANs 生成高质量的图像、风格迁移等。 应用场景AI 绘画、图像风格化、深度伪造Deepfake。代表模型StyleGAN、CycleGAN、BigGAN。 12. 图像/视频理解Image/Video Understanding 对图像或视频的内容进行高层次分析。 应用场景智能监控、自动驾驶、视频摘要。代表模型CLIP、SlowFast、TimeSformer。 2. 图像分类 vs. 目标检测 对比维度图像分类Image Classification目标检测Object Detection任务定义识别整幅图像的类别识别图像中所有目标的位置和类别输出结果单个类别标签多个类别标签 目标的边界框Bounding Box输入数据单张图像单张图像含多个目标难度相对较低较高需要额外的目标定位计算复杂度低高涉及回归和分类任务核心技术卷积神经网络CNN、ViTCNN 回归网络YOLO、Faster R-CNN 等核心特点 仅关注全局特征不关心目标位置 计算量较小适合移动端和实时应用 需要定位多个目标 计算复杂度高对硬件要求高 主要方法 经典CNN架构AlexNet、VGG、ResNet 轻量级模型MobileNet、EfficientNet 视觉TransformerViT、Swin Transformer 单阶段One-StageYOLO、SSD速度快 两阶段Two-StageFaster R-CNN精度高 基于TransformerDETR无需Anchor端到端 应用场景图像检索、人脸识别、医学影像分类自动驾驶、人群统计、工业检测 3.目标检测与图像分割、语义分割、实例分割 对比维度目标检测Object Detection语义分割Semantic Segmentation实例分割Instance Segmentation任务定义识别目标并画出边界框Bounding Box识别每个像素的类别识别每个像素的类别并区分同类别的不同实例输出结果目标类别 目标位置矩形框每个像素的类别掩码Mask每个像素的类别掩码 不同实例的分割关注点物体的整体位置物体的精确边界物体的精确边界 实例区分计算复杂度中高更高模型架构YOLO、Faster R-CNN、SSDFCN、DeepLabV3、U-NetMask R-CNN、YOLACT、CondInst适用场景自动驾驶、监控、人脸检测医学影像、卫星遥感、环境分析自动驾驶、实例级目标识别、工业检测 4. 目标检测与目标跟踪 对比维度目标检测Object Detection目标跟踪Object Tracking任务定义在图像中识别目标并定位Bounding Box在视频中跟踪同一目标的运动轨迹输入数据单张图像或视频帧连续的视频帧输出结果目标类别 目标边界框目标 ID 目标边界框跨帧一致核心技术CNN、区域提议RPN、Anchor目标检测 相关性计算如光流、匹配计算复杂度较高每帧都需重新检测低仅在关键帧检测其他帧追踪适用场景自动驾驶、安防监控、工业检测运动分析、无人机跟踪、视频监控代表模型YOLO、Faster R-CNN、SSDSORT、DeepSORT、SiamRPN、ByteTrack