计算机视觉与机器学习D1

目前人工智能的技术方向有：

1、计算机视觉------计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力；这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。

2、语音识别------语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术；

3、机器学习------机器学习（ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确的指令，而依赖模式和推理使用的算法和统计模型的科学研究。

计算机视觉是人工智能 (AI) 的一个领域，它使计算机和系统能够从数字图像、视频和其他视觉输入中获取有意义的信息，并根据该信息采取行动或提出建议。如果人工智能使计算机能够思考，那么计算机视觉使它们能够看到、观察和理解。

图像分类：图像分类是一种 计算机视觉技术，用于对图像进行分类，例如图像是否包含狗、人脸或香蕉。这意味着通过图像分类，我们可以准确预测图像中存在的对象的类别。

**对象检测：**对象检测使用图像分类来识别和定位图像或视频中的对象。通过这种检测和识别技术，系统可以对给定图像或场景中的对象进行计数，并确定它们的准确位置及其标签。例如，在给定的图像中，有一个人和一只猫，可以使用对象检测技术轻松检测和分类。

**对象跟踪：**对象跟踪是一种计算机视觉技术，用于跟踪特定对象或多个项目。一般来说，对象跟踪在视频和现实世界的交互中都有应用，首先检测对象，然后跟踪以获得观察结果。对象跟踪用于自动驾驶车辆等应用中，除了行人、其他车辆等对象分类和检测之外，还需要跟踪实时运动以避免事故并遵守交通规则。

语义分割：图像分割不仅仅是检测图像中的类别作为图像分类。相反，它对图像的每个像素进行分类以指定它具有哪些对象。它试图确定图像中每个像素的作用。

其他常见应用：