计算机视觉(ai)的算法有哪些,具体都有哪些特点?

陈十七 2024-11-29 06:45:21
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计算机视觉一般不同用有着不同的算法实现,我主要研究的计算机方面的应用,主要是在图像预处理、分类、目标检测等方面。1. 图像分类。图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来,是计算机视觉中重要的基本问题,也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。机器学习方面的算法有svm、adaboost、决策树以及贝叶斯分类器等;深度学习方面经典的算法有alexnet、vgg、googlenet、resnet等网络。2. 目标检测。目标检测就是在复杂场景中检测出我们需要的目标,又用传统机器学习算法实现的,也有用深度学习进行目标检测的。传统机器学习算法比如利用adaboost进行人脸检测、svm算法实现行人检测等;深度学习方面目标检测算法,既有基于区域建议的r-cnn、fast r-cnn、faster r-cnn等两个阶段的目标检测算法,也有yolo、ssd等端到端的目标检测算法。3. 目标跟踪。目标跟踪,是指在特定场景跟踪某一个或多个特定感兴趣对象的过程。我之前做过目标跟踪的实验,利用的是传统的图像处理算法,比如光流法、粒子滤波法、卡尔曼滤波法以及kcf相关滤波算法等。深度学习算法中有dlt、fcnt、md net等网络,深度学习目标跟踪算法接触的少,不是很了解。4. 语义分割。语义分割是计算机视觉中的基本任务,在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别,「语义的可解释性」即分类类别在真实世界中是有意义的,将整个图像分成一个个像素组,然后对其进行标记和分类。传统的图像分割算法有基于阈值的分割算法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等;现在深度学习算法在语义分割上效果更好,比如现在最常用的全卷机神经网络算法(fcn)。还有好多应用,比如人脸检测识别,有adaboost算法、mtcnn网络以及facenet网络等;文字识别,智能驾驶,医学图像处理等等,分别有不同的算法实现。计算机视觉编程语言的话需要根据算法以及**来选择。传统图像处理大都用的是opencv和matlab**,分别用c++语言和matlab语言;深度学习框架大都是基于python的api实现的,可以用python语言实现,比如tensorflow、caffe、keras以及mxnet等**,当然caffe还可以用c++实现。 20210311
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