计算机视觉-飞桨深度学习实战-学习ppt-1

第 1 章 计算机视觉概述 计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一，已经被广泛应用在了各个领域，那么它是如何发展至今的呢?本章主要阐述了计算视觉的发展历程，并对计算机视觉领域的主要任务进行概述，挑选了一些典型的视觉应用案例让读者深入了解计算机视觉在智慧城市、农业、能源电力、农业和自动驾驶等不同领域所发挥的作用。然后还介绍了常用的计算机视觉处理工具，比如opencv等，以方便读者使用。最后对计算机视觉当下与未来的发展进行了展望。 学完本章，希望读者能够掌握以下知识点: 了解计算机视觉的发展历程。 熟悉计算机视觉领域的主要任务和应用场景。 认识计算机视觉常用的处理工具。 第 2 章 深度学习开发框架 深度学习开发框架在深度学习项目开发中起着重要作用。本章介绍了目前国内深度学习项目开发领域中应用的三个主流深度学习开发框架。由于本书各章节示例代码中使用的是飞桨框架，所以，本章重点介绍了飞桨框架。飞桨框架经过多年沉淀已经具备了良好的性能和非常友好的用户体验。学完本章，希望读者能够掌握以下知识点: 了解使用深度学习框架的意义； 了解三大框架分别是什么及其基本功能； 计算机视觉是人工智能领域的一个核心分支，它致力于模拟和扩展人类的视觉能力，让机器能够理解和解释现实世界的图像。计算机视觉的发展历程可以追溯到20世纪50年代，从二维图像分析逐渐演进到三维视觉应用，现在已经在多个领域中得到广泛应用，如智慧城市、农业、能源电力、农业和自动驾驶。 计算机视觉系统主要目标是通过图像分析创建或恢复现实世界的模型，进一步理解世界。这个过程通常分为三个阶段：早期阶段主要关注图像的基本特征提取，如边缘、纹理等；中期阶段涉及场景的二维半信息恢复，包括深度和法线方向；后期阶段则是在物体坐标系中恢复三维物体。 在实际应用中，计算机视觉依赖于各种输入设备，如成像设备，以及一系列处理技术，包括低层视觉（如图像滤波和边缘检测）、中层视觉（如深度恢复）和高层视觉（如物体识别）。此外，研究还包括对系统架构的设计，以应对图像多义性、环境因素和大量数据的挑战。 深度学习的引入极大地推动了计算机视觉的发展，使得机器学习模型可以自动从数据中学习特征，显著提升了图像分类、目标检测、语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类和度量学习等任务的性能。例如，深度神经网络（如卷积神经网络CNN）在图像分类任务中的表现已超越了传统方法，而YOLO和Mask R-CNN等模型则在目标检测和分割任务中取得了突破。 在实际开发中，深度学习框架扮演了关键角色。PaddlePaddle（飞桨）是中国自主研发的深度学习平台，具有高性能和易用性，适用于各种规模的项目。其他主流的深度学习框架，如TensorFlow和PyTorch，也各有特点，开发者可以根据项目需求和个人喜好选择合适的框架。 学习计算机视觉，不仅要了解其理论基础和历史发展，还要掌握实际操作工具，如OpenCV。OpenCV是一个广泛使用的开源库，支持图像处理和计算机视觉算法，提供了丰富的函数和模块，可以方便地进行图像读取、处理、特征检测、对象识别等任务。 总结来说，计算机视觉是一门多学科交叉的领域，融合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识。随着深度学习技术的不断发展，计算机视觉在解决复杂视觉问题上的能力持续增强，为智慧生活和工业生产带来了深远影响。深入理解并掌握这一技术，对于未来的创新和发展至关重要。