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計算機視覺領(lǐng)域一般包括如下五類關(guān)鍵技術(shù)。

（1）圖像分類

圖像分類主要研究內(nèi)容是對圖像進行特征描述。通常，圖像分類算法通過手工特征或者特征學(xué)習方法對整個圖像進行全局描述，并依據(jù)圖像特征圖的不同語義信息進行分類，該技術(shù)廣泛應(yīng)用于人臉識別、手寫文件或印刷識別、車輛識別等場景。常用的圖像分類模型包括：AlexNet[1]、VGG[2]、ResNet[3]、InceptionV4、MobileNetV3[4]、ShuffleNet等。

（2）目標檢測

作為計算機視覺的一個重要分支，目標檢測的任務(wù)是在一幅圖像或視頻中找到目標類別以及目標位置。與圖像分類不同，目標檢測側(cè)重于物體搜索，被檢測目標必須有固定的形狀和輪廓；而圖像分類可以是任意目標包括物體、屬性和場景等。目標檢測已在人臉識別和自動駕駛領(lǐng)域取得了非常顯著的效果，經(jīng)典的檢測模型有YOLOV3、SSD[t5]和Faster RCNN[6]。

（3）圖像分割

圖像分割指的是將數(shù)字圖像細分為多個圖像子區(qū)域（像素的集合，也被稱作超像素）的過程。圖像分割的目的是簡化或改變圖像的表示形式，使得圖像更容易理解和分析。圖像語義分割是一個像素級別的物體識別，即每個像素點都要判斷它的類別。Mask R-CNN[7]就是一種經(jīng)典的實力分割網(wǎng)絡(luò)。

（4）場景文字識別

場景文字識別分為兩部分，首先通過目標檢測檢測出目標區(qū)域，然后通過CRNN-CTC模型將網(wǎng)絡(luò)特征轉(zhuǎn)為文字序列。場景文字識別廣泛應(yīng)用于路牌識別、車牌檢測等領(lǐng)域。

（5）圖像生成

 圖像生成是指使用對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）根據(jù)輸入的隨機噪聲或向量生成目標圖像。生成器、識別器是對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的重要組成部分。