深度学习在计算机视觉领域的应用

李锐

就像人类的眼睛对于人类很重要一样，计算机视觉对于人工智能来说也十分的重要。在人们生活领域中，计算机视觉技术发挥着越来越重要的作用，也因此拥有越来越高的地位。如今研究这项技术的人已经越来越多，将这项技术推广到了更大的应用范围，其在医疗、交通等领域中都发挥着重要的作用。与传统的计算机学习方法相比，现在计算机领域中更加提倡深度学习的方法，本文分析了深度视觉学习在计算机领域的发展。

从本质上讲，计算机视觉系统是用生物视觉系统取代电子成像技术，然后利用一定的编程技术来处理视觉信息。这项技术使计算机能够像人类一样处理视觉信息，其短期目标是完成相对简单的计算机视觉感知任务。目前可以通过简单的视觉任务来解决的问题，如分类位置、捕获相关图像或匹配图像以及具体目标的探测和识别。未来，科学家将不断完善计算机视觉技术，实现对物体的科学探测，计算机视觉技术的进步可推动人工智能大踏步前进。

深度学习在计算机视觉中的应用

深度学习在图像分类中的应用

图像分类，即物体的分类，由计算机视觉技术采集的选定图像组成。人们对深度学习的热情始于2012年，在这一年，Alex和Hinton获得了国际大型图像识别比赛的第一名，他们的成功让卷积神经享誉世界，并且每年比赛都会为卷积神经积累声誉。他们的成功促进了人们在计算机视觉领域中运用深度学习热情，自他们之后，就有无数的学者进行相关领域方面的研究。

最终，在2015年微软开发的这项技术获得了超过人类认知水平的图像识别准确率第一名。

深度学习在图像检测中的应用进展

深度学习在图像检测中的应用，要求能够准确收集照片并进行查找和分类。从目前图像检测发展的水平来看，这项技术仍然非常复杂，这主要是因为不同类型的图像中存在不同的对象。但由于大量的实验研究和无数科学家的奉献，让深度学习的发展越来越快，也最终实现了SSD技术的创作，其较高的精度和速度极大地推动了图像检测技术的进步。

深度学习在图像分割中的应用

作为图像检测的重要组成部分，图像分割的主要目的是分割图像上各种不同颜色的物体。如果真的想要做好图像和文本检测，那么开发图像分割或语义分割就是重中之重，正在进行相关研究的科学家不计其数，但到目前为止，这一领域仍处于不断探索的空间，期待更多人继续研究。

实现深度无监督学习———预测学习

对抗网络的基本原理实际上是基于随机噪声，产生某种类型的图像，其原理是根据输入数据限制输出。一些研究者认为，条件对抗本质上是一种意象到另一种意象的翻译，它的模型是指图像分割技术，即根据图形输入一张照片并生成一幅图像。随着科技的发展，图像已经达到了超高分辨率，在此基础上，人们逐渐使用对抗来创建网络。例如，SRGAN模型方案可以通过样本采集来还原原始高清图片，并尝试使用生成对抗性网络模型的技术来还原图像，使绘画更自然、更贴近原始绘画。这一项技术的发明，对于实现深度无监督学习，也就是预测学习至关重要。

深度学习是人工智能的一种形式，计算机视觉的最终目标是让机器像人类一样了解世界，随着人工智能和计算机科学技术的发展，计算机视覺领域有了很大的突破。