计算机视觉 101
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第一步和演变
想象一个世界，机器不仅能看到，还能理解，它们的“眼睛”由人工智能驱动，能够像人眼一样熟练地识别物体和模式。由于人工智能的发展，特别是深度学习和神经网络的出现，我们发现自己正处于这个令人惊叹的现实的门槛上。
计算机视觉是一个诞生于1959年的领域，当时第一台数字图像扫描仪问世，经历了显著的演变。最初，计算机视觉的发展依赖于算法，如核函数、同态函数和图模型，使计算机能够解释和处理视觉数据。然而，这些方法的有效性达到了局限性。图像识别和语义分割的计算要求对当时的计算技术来说过于庞大。
计算机视觉演变的转折点发生在21世纪初和2010年代计算能力的飞跃。这种变革使得神经网络的采用成为可能，这些网络需要进行数百万甚至数十亿的计算，最终催生了卷积神经网络（CNNs）。这些网络彻底改变了计算机视觉，为更高效、更准确的图像识别、物体检测和场景理解铺平了道路。计算机视觉的演变与计算能力的提升息息相关，预示着未来更令人激动的发展。
在我们穿越这个时间线时，我们遇到了关键的里程碑：Facebook在2010年进入面部识别领域，谷歌在2015年推出了TensorFlow。这些事件预示了计算机视觉的变革力量。在当今，我们目睹了计算机视觉的崛起，给我们带来了跨越各种应用的承诺——自动驾驶汽车、加速医学诊断、无摩擦结账体验等等。
核心概念和技术
计算机视觉涉及识别模式和理解图像，通过在大量标记的图像数据集上训练计算机来实现。通过分析颜色、形状和空间关系等因素，计算机可以学习识别图像中的物体。
计算机视觉中的基本模式识别是建立在一系列基本概念上的，每个概念在理解和处理视觉数据中起着至关重要的作用：
1. 像素和颜色通道
图像由像素组成，像素是最小的单位，编码有关基本颜色（红、绿和蓝）的存在和强度的数据。每个像素包含三个颜色通道，分别表示该颜色的强度的数值。这些颜色通道组合在一起可以创建图像中的完整色谱。
当计算机处理图像时，图像被转换为像素的数组，有效地将其转换为数字矩阵。
2. 矩阵和线性代数
为了操作和处理图像，计算机视觉在很大程度上依赖线性代数。图像被视为矩阵，行和列表示像素。线性代数运算，如矩阵乘法和变换，被应用于这些矩阵，以执行图像滤波、变换和特征提取等任务。这个数学基础是许多计算机视觉算法的核心。
3. 卷积神经网络（CNNs）
在高级计算机视觉应用中，如CNNs，线性代数仍然是一种基本工具。CNNs利用卷积和池化操作来处理图像矩阵。CNNs的独特之处在于它们能够学习卷积核的值，这在传统方法中是预先确定的，如高斯卷积核或Sobel算子。通过对大型数据集进行训练，CNN自动确定各种模式识别任务的最佳核值。
这种方法密切模仿了人脑的复杂模式识别能力，并通过在图像分类、物体检测和语义分割等任务上取得最先进的结果，彻底改变了计算机视觉。
计算机视觉执行的任务有很多，但其中主要的任务包括：
- 图像分类：将图像分配到预定义的类别。
- 物体检测：识别物体并在其周围放置边界框。
- 图像分割：将图像分割为各个部分，以区分物体和其周围的环境。
- 面部识别：检测和识别人脸。
- 边缘检测：识别物体的边界。
- 图像恢复：重建古老或受损图像以恢复其质量。
这些任务已经得到了显著发展，这是由神经网络和深度学习革命所推动，提高了计算机视觉应用的准确性和影响。
最新进展
计算机视觉中的最新突破之一是采用Transformer架构，这在各种自然语言处理（NLP）任务中已经取得了最先进的结果。Transformer模型的卓越能力已经通过强大的语言模型GPT-3取得了显著成功。
Transformer是专门设计处理序列数据的神经网络模型，使其在捕捉复杂序列（如句子或图像）中的依赖关系和关系方面非常擅长。
Transformer在计算机视觉领域的采用已经在最近取得了显著的结果，几个项目脱颖而出：
- DETR（使用Transformer的端到端对象检测和分割）：该项目利用Transformer进行对象检测和分割，并强调端到端处理。
- Vision transformer（一张图值得1600个字）：用于图像分类的Transformer模型，强调自注意机制，不包括传统的卷积神经网络（CNN）。
- Image GPT（像素级生成预训练）：使用Transformer，该项目专注于像素级图像补全，并类比GPT模型处理文本生成的方式。
- 端到端车道形状预测与Transformer：该项目利用Transformer进行自动驾驶中的车道标线检测，展示了Transformer在真实场景中的应用。
除了Transformer架构的应用，计算机视觉在近期还出现了其他进展。Few-shot learning帮助模型以最少的示例理解新概念。自监督学习使模型能够在没有大量标记数据的情况下进行训练。强化学习将智能决策融入计算机视觉任务。不断学习与人类学习一样，随着知识按顺序到来而积累。这些进展正在塑造计算机视觉，为解决现实世界的挑战提供更高效的解决方案。
实际应用
计算机视觉正在彻底改变各行各业。在自动驾驶领域，它在识别交通标志、检测行人和评估道路状况方面发挥着关键作用，使得无人驾驶成为更安全的现实。医疗行业通过计算机视觉在医学图像分析方面受益，促进了改善诊断、治疗规划和患者监测。
在零售业中，计算机视觉增强了库存管理、分析顾客行为，并实现了无人收银购物体验。农业通过作物监测和精确施肥农药应用提高了效率。制造商利用计算机视觉进行质量控制、预测性维护和确保员工安全。
此外，该技术通过实现人脸和车辆识别、异常检测和人群分析增强了安全和监控系统。
在社交媒体中，计算机视觉是图像和视频分析、内容审核和增强现实滤镜的基础。它还是野生动物保护中的有价值的资产，用于追踪和监测动物，支持保护工作。
计算机视觉也在体育界发挥作用，为球员追踪、表现分析和预防伤害做出贡献。此外，它在视觉效果领域发挥着至关重要的作用，为深度伪造、照片和视频编辑以及像DALL-E和Midjourney这样的创新作品提供动力。
计算机视觉面临的挑战
根据AI Accelerator Institute 报告，计算机视觉具有令人难以置信的前景，但也面临着一些值得注意的挑战。
1. 高成本
计算机视觉的高成本主要是由于处理图像的复杂计算需求所驱动的。为了训练和部署复杂的计算机视觉模型，需要重要的计算资源，尤其是图形处理单元（GPU）。这些GPU是专门设计用于处理图像处理和模式识别中涉及的复杂数学运算的硬件。此外，先进模型的训练需要配备昂贵硬件的大规模计算设施，进一步增加了成本。
此外，这些设施的电力消耗也是值得注意的，因为图像分析所需的计算过程是耗能的。因此，硬件、电力和基础设施的高成本对于进入计算机视觉领域构成了重要的壁垒，突显了需要大量投资和资源来发掘这项技术潜力的需求。
2. 缺乏经验丰富的专业人员
计算机视觉领域的技能缺口较大。尽管全球有许多人工智能专家，但在就业市场上存在着巨大的差距。由于人工智能和深度学习变得更加普遍，许多大公司和小公司都涉足这个领域，对这些专业人员的需求有所增加。
3. 所需数据集的规模
计算机视觉领域面临的一个重要挑战是训练模型所需的数据集规模。获取大量图像很容易，但获得大量带标签的图像却很困难。准确标记图像需要耗费时间，并需要进行仔细的质量控制。虽然像亚马逊的 Mechanical Turk 和 Yandex. Toloka 这样的服务可以帮助标记，但它们需要付费，使整个过程变得昂贵。因此，获取一个大型、良好标记的数据集来训练计算机视觉模型可能是一个成本高昂的挑战。
4. 道德问题
计算机视觉领域的道德问题越来越严重，特别是与用于训练模型的数据引入的偏见有关。一个令人担忧的问题是性别偏见，例如生成模型可能始终将医生描绘为男性，从而强化性别刻板印象。
类似地，种族偏见可能会出现，因为一些模型可能无意中将某些种族群体与负面刻板印象联系起来。偏见还可能延伸到弱势群体，使这些群体难以获得公正和准确的代表。
总结思考
随着计算机视觉的不断发展，它在未来具有巨大潜力。它的转变性影响涵盖了各个行业，从医疗保健和自动驾驶车辆到农业和安全。计算机视觉能够提高诊断能力、简化运营和自动化任务，将进一步推动技术进步。
为了探索广阔的计算机视觉世界并利用其能力，您可以学习与您领域相关的特定技术和应用。无论是实时计算机视觉的 OpenCV，机器学习应用的 TensorFlow，还是工程师和科学家使用的多功能平台 MATLAB，都有现成的工具和资源可供使用，让您踏上这个激动人心的创新和探索之旅。
