深度學習在計算機視覺領域的應用

李銳

就像人類的眼睛對于人類很重要一樣，計算機視覺對于人工智能來說也十分的重要。在人們生活領域中，計算機視覺技術發揮著越來越重要的作用，也因此擁有越來越高的地位。如今研究這項技術的人已經越來越多，將這項技術推廣到了更大的應用范圍，其在醫療、交通等領域中都發揮著重要的作用。與傳統的計算機學習方法相比，現在計算機領域中更加提倡深度學習的方法，本文分析了深度視覺學習在計算機領域的發展。

從本質上講，計算機視覺系統是用生物視覺系統取代電子成像技術，然后利用一定的編程技術來處理視覺信息。這項技術使計算機能夠像人類一樣處理視覺信息，其短期目標是完成相對簡單的計算機視覺感知任務。目前可以通過簡單的視覺任務來解決的問題，如分類位置、捕獲相關圖像或匹配圖像以及具體目標的探測和識別。未來，科學家將不斷完善計算機視覺技術，實現對物體的科學探測，計算機視覺技術的進步可推動人工智能大踏步前進。

深度學習在計算機視覺中的應用

深度學習在圖像分類中的應用

圖像分類，即物體的分類，由計算機視覺技術采集的選定圖像組成。人們對深度學習的熱情始于2012年，在這一年，Alex和Hinton獲得了國際大型圖像識別比賽的第一名，他們的成功讓卷積神經享譽世界，并且每年比賽都會為卷積神經積累聲譽。他們的成功促進了人們在計算機視覺領域中運用深度學習熱情，自他們之后，就有無數的學者進行相關領域方面的研究。

最終，在2015年微軟開發的這項技術獲得了超過人類認知水平的圖像識別準確率第一名。

深度學習在圖像檢測中的應用進展

深度學習在圖像檢測中的應用，要求能夠準確收集照片并進行查找和分類。從目前圖像檢測發展的水平來看，這項技術仍然非常復雜，這主要是因為不同類型的圖像中存在不同的對象。但由于大量的實驗研究和無數科學家的奉獻，讓深度學習的發展越來越快，也最終實現了SSD技術的創作，其較高的精度和速度極大地推動了圖像檢測技術的進步。

深度學習在圖像分割中的應用

作為圖像檢測的重要組成部分，圖像分割的主要目的是分割圖像上各種不同顏色的物體。如果真的想要做好圖像和文本檢測，那么開發圖像分割或語義分割就是重中之重，正在進行相關研究的科學家不計其數，但到目前為止，這一領域仍處于不斷探索的空間，期待更多人繼續研究。

實現深度無監督學習———預測學習

對抗網絡的基本原理實際上是基于隨機噪聲，產生某種類型的圖像，其原理是根據輸入數據限制輸出。一些研究者認為，條件對抗本質上是一種意象到另一種意象的翻譯，它的模型是指圖像分割技術，即根據圖形輸入一張照片并生成一幅圖像。隨著科技的發展，圖像已經達到了超高分辨率，在此基礎上，人們逐漸使用對抗來創建網絡。例如，SRGAN模型方案可以通過樣本采集來還原原始高清圖片，并嘗試使用生成對抗性網絡模型的技術來還原圖像，使繪畫更自然、更貼近原始繪畫。這一項技術的發明，對于實現深度無監督學習，也就是預測學習至關重要。

深度學習是人工智能的一種形式，計算機視覺的最終目標是讓機器像人類一樣了解世界，隨著人工智能和計算機科學技術的發展，計算機視覺領域有了很大的突破。