计算机视觉概述
计算机视觉（Computer Vision）是人工智能的重要分支，旨在让计算机能够"看懂"图像和视频。CV涉及图像获取、预处理、特征提取、模式识别等多个环节，是实现自动驾驶、机器人感知、医学影像分析等应用的基础。
随着深度学习的发展，计算机视觉在图像分类、目标检测、语义分割等领域取得了突破性进展。ImageNet挑战赛的突破标志着深度学习在CV领域的成功应用，从AlexNet到ResNet，模型性能不断提升。
计算机视觉已广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、工业检测、AR/VR等领域，深刻改变着我们的生活方式和工作模式。
CNN核心原理
卷积神经网络（CNN）是计算机视觉的核心模型，其关键组件包括：
- 卷积层（Convolutional Layer） — 通过滤波器提取图像局部特征。卷积操作利用局部连接和权重共享，大大减少了参数量，同时能够有效捕捉图像的空间层次结构。
- 池化层（Pooling Layer） — 降低特征维度，增强模型鲁棒性。最大池化和平均池化是最常用的池化方式，它们通过下采样减少特征图的空间尺寸。
- 激活函数 — 引入非线性，常用ReLU。ReLU函数计算简单、收敛快，是CNN中最常用的激活函数。
- 全连接层 — 整合特征进行分类或回归。全连接层通常位于网络末端，将卷积层提取的特征映射到最终的输出。
主要任务
计算机视觉的主要任务包括：
- 图像分类（Image Classification） — 判断图像属于哪个类别。ImageNet数据集是图像分类的标准benchmark。
- 目标检测（Object Detection） — 定位并识别图像中的目标。目标检测不仅需要分类，还需要给出目标的位置框。
- 语义分割（Semantic Segmentation） — 对每个像素进行分类。语义分割输出与输入图像尺寸相同的分割图。
- 实例分割（Instance Segmentation） — 区分同类物体的不同实例。实例分割结合了目标检测和语义分割的特点。
- 人脸识别（Face Recognition） — 识别和验证人脸身份。人脸识别已广泛应用于安防、支付、考勤等领域。
经典模型
计算机视觉领域的里程碑模型：
- AlexNet — 2012年ImageNet竞赛冠军，深度学习复兴的起点。AlexNet首次证明了深度CNN在图像分类上的强大能力。
- VGGNet — 使用更深的网络和更小的卷积核。VGGNet的结构简洁优雅，至今仍被广泛用作特征提取 backbone。
- ResNet — 残差连接解决了深层网络训练难题。ResNet的残差学习框架使得训练上千层的网络成为可能。
- YOLO — 实时目标检测的代表模型。YOLO将检测任务重新定义为一个回归问题，实现了端到端的实时检测。
- Faster R-CNN — 两阶段目标检测的经典架构。Faster R-CNN引入了区域提议网络（RPN），大幅提升了检测速度。
项目实践
推荐的学习项目：
- 图像分类迁移学习 — 使用ResNet在自定义数据集上进行图像分类迁移学习，掌握迁移学习的流程和技巧。
- 实时目标检测系统 — 基于YOLO开发实时目标检测应用，可以应用于车辆检测、人流量统计等场景。
- 人脸表情识别 — 构建人脸表情识别系统，学习人脸检测、关键点定位、表情分类的完整流程。
- 医学影像诊断 — 开发医学影像辅助诊断系统，如肺部X光片新冠肺炎检测、眼底病变筛查等。