傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的主要目標(biāo)是從圖像中提取特征，包括邊緣檢測(cè)、角點(diǎn)檢測(cè)、基于顏色的分割等子任務(wù)。傳統(tǒng)特征提取算法的方式有尺度不變特征變換匹配算法（SIFT）、加速魯棒特征算法（SURF）和二進(jìn)制魯棒獨(dú)立基本特征（BRIEF）。根據(jù)輸入圖像的類型和質(zhì)量，不同的算法執(zhí)行的成功程度不同。最終，整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性取決于提取特征的方法。

這種方法的主要問(wèn)題是需要告訴系統(tǒng)在圖像中尋找哪些特性。本質(zhì)上，假設(shè)算法按照設(shè)計(jì)者的定義運(yùn)行，所提取的特征是人為設(shè)計(jì)的。在實(shí)現(xiàn)中，算法性能差可以通過(guò)微調(diào)來(lái)解決，但是，這樣的更改需要手工完成，并且針對(duì)特定的應(yīng)用程序進(jìn)行硬編碼，這對(duì)高質(zhì)量計(jì)算機(jī)視覺(jué)的實(shí)現(xiàn)造成了很大的障礙。

不過(guò)，深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)解決了這一問(wèn)題。當(dāng)前，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在處理一些相關(guān)子任務(wù)方面取得了重大進(jìn)展。深度學(xué)習(xí)最大的不同之處在于，它不再通過(guò)精心編程的算法來(lái)搜索特定特征，而是訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。隨著深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供的計(jì)算能力的增強(qiáng)，計(jì)算機(jī)將能夠識(shí)別并對(duì)它所看到的一切做出反應(yīng)，這一點(diǎn)已經(jīng)有了顯著的進(jìn)展。在本文中，您將看到深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)分析中的5個(gè)應(yīng)用。

1、圖像分類

圖像分類是為圖像指定標(biāo)簽的任務(wù)。當(dāng)圖像中有單個(gè)類并且在圖像中清晰可見(jiàn)時(shí)，這非常有用。例如，一張照片會(huì)被歸類為白天或夜間拍攝。此外，在交通領(lǐng)域，圖像分類可用于檢測(cè)汽車是否處于停車位，即停車位是否被占用。

2、帶定位的圖像分類

帶定位的圖像分類是一個(gè)更具挑戰(zhàn)性的圖像分類任務(wù)。這涉及到為圖像分配類標(biāo)簽并通過(guò)邊界框，即在對(duì)象周圍繪制框，來(lái)顯示圖像中對(duì)象的位置。

在負(fù)責(zé)車輛識(shí)別的系統(tǒng)中，這一過(guò)程是必要的步驟。對(duì)于一個(gè)瀏覽汽車圖片的自動(dòng)系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，當(dāng)場(chǎng)景中只包含一輛汽車，該系統(tǒng)一旦確定了車輛的位置，就可以識(shí)別諸如品牌、型號(hào)和顏色等屬性。當(dāng)圖片中有未知數(shù)量的物體時(shí)，這項(xiàng)任務(wù)就會(huì)變得困難。在大多數(shù)照片中，特別是在公共場(chǎng)所拍攝的照片中，會(huì)有很多可能性，比如不同的人、車輛、樹(shù)木等，這種情況就變成了目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題。

3、目標(biāo)檢測(cè)

目標(biāo)檢測(cè)適用于包含多個(gè)對(duì)象的圖片，是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域。例如，用于機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)會(huì)面對(duì)非常復(fù)雜的圖像。毫無(wú)疑問(wèn)，定位和識(shí)別每一個(gè)物體無(wú)疑將是它們實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的關(guān)鍵部分。

4、圖像重建

圖像重建是重建圖像缺失或損壞部分的任務(wù)。該任務(wù)可以被認(rèn)為是一種沒(méi)有客觀評(píng)價(jià)的照片濾波器或變換。雖然，這確實(shí)有可能保證圖像的可見(jiàn)屬性能夠緊密匹配，但是要求計(jì)算機(jī)重新創(chuàng)建沒(méi)有參考的細(xì)節(jié)顯然是不合理的。因此，圖像重建系統(tǒng)有很大的局限性，很大程度上取決于有多少原始圖像可供學(xué)習(xí)。

一種用于圖像重建的模型被稱為像素遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這是一個(gè)利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來(lái)預(yù)測(cè)圖像在二維空間中缺失像素的系統(tǒng)。圖像重建應(yīng)用的例子有照片的恢復(fù)或黑白電影。在自動(dòng)駕駛汽車中，圖像重建可以用來(lái)觀察小型障礙物，比如車輛與被跟蹤行人之間的路標(biāo)。

5、目標(biāo)跟蹤

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要目標(biāo)是能夠識(shí)別一段時(shí)間內(nèi)發(fā)生的事件。目標(biāo)跟蹤就是這樣一個(gè)例子，目標(biāo)是在圖像或視頻中跟蹤特定對(duì)象。目標(biāo)跟蹤對(duì)幾乎所有包含多個(gè)圖像的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)都很重要。例如，在足球訓(xùn)練中，通過(guò)目標(biāo)跟蹤可以得到每個(gè)球員的時(shí)序位置信息，通過(guò)研究其體能和戰(zhàn)術(shù)特點(diǎn)，進(jìn)行科學(xué)的訓(xùn)練。

寫(xiě)在最后：

近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)的發(fā)展不僅突破了很多難以解決的視覺(jué)難題，提升了對(duì)于圖像認(rèn)知的水平，更是加速了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的進(jìn)步。相信，隨著深度學(xué)習(xí)模型的改進(jìn)和計(jì)算能力的不斷提升，自主系統(tǒng)能夠繼續(xù)穩(wěn)步發(fā)展，真正實(shí)現(xiàn)可以解釋和反應(yīng)它們所感知到的東西。

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