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计算机视觉研究方向与发展趋势
2023-04-19 10:03:00
计算机视觉产业链
工业界:对学术研究提出需求最火的两个概念:自动驾驶和元宇宙 相关热点研究方向: (1)建图技术:三维重建技术,包括SLAM、定位、建图、更新等技术;(2)点云理解技术:三维理解技术,包括点云检测、分割等技术; (3)街景理解技术:街景图像视频识别、检测、分割等技术; (4)三维渲染技术。
学术界:自驱的学术研究CVPR:检测、3D、分割、视频、表示学习;(2021) CVPR:多角度三维视觉、图像视频生成、识别检测分类检索;(2022) ICCV:视频,3D,检测,分割,表示学习和Transforer。(2021) 总结:(1)基于transformer的视觉; (2)基于self-supervised的无标注视觉技术。
(3)生成式对抗网络图像生成
图像识别主要算法图像识别流程:图像采集、图像预处理、特征提取、特征识别 图像预处理:ROI提取、图像滤波与增强; 特征提取:LBP、SIFT、HOG、CNN等等
目标检测主要算法(1)双阶段目标检测:RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、FPN、Mask RCNN; (2)单阶段目标检测:YOLO、SSD、RetinaNet; (3)基于transformer:Ralation Net、DETR。
自动驾驶主要算法
计算机视觉发展趋势
五大发展趋势:(1)优化数据质量 (2)应用于健康和安全领域 (3)应用于零售业(无人商店、掌脉识别等) (4)自动驾驶汽车领域 (5)边缘计算领域
8. 计算机视觉-学术界与工业界GAP有多大?
计算机视觉作为一项新兴技术,不仅在学术界有很大的研究空间,同时也有广阔的应用前景。然而,学术界与工业界在计算机视觉领域中存在一定的差距。
首先,学术研究通常是以理论分析和实验验证为主,注重创新,追求技术的极致。工业界则更注重实际应用,倾向于更稳定和成熟的技术,并遵循商业化的标准。因此,在技术方向和目标上,两者可能存在差异。
此外,在可操作性和可行性方面,两者也有所不同。学术界的研究大多是基于小型数据和标准化环境的实验,而工业界需要解决的实际问题往往更为复杂,需要更大量、更多样的数据集和更广泛的数据应用。同时,实际应用场景下,各种不确定性因素需要被充分考虑,如光照的变化、不同尺度。
审核编辑 :李倩
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