计算机视觉 (CV) 领域经历了充满非凡创新和技术飞跃的一年。这一年见证了人工智能驱动的视觉技术的显著进步，深刻改变了我们对视觉数据的交互和解读。从生成式人工智能奇迹到复杂的分析工具，CV 不仅不断发展，而且重新定义了其界限。
2023 年
SAM（Segment Anything Model，分割任何事物模型） ：由 Meta AI 开发的 SAM 是 CV 中分割任务的基础模型。它彻底改变了像素级分类，几乎可以分割图像中的任何事物。这一发展为跨各种数据集的复杂分割任务开辟了新途径。
多模态大型语言模型 (LLM)：这些模型（如GPT-4）弥合了文本和视觉数据之间的差距，使 AI 能够理解和解释复杂的多模态输入。它们在增强 AI 处理和响应文本和视觉提示组合的能力方面发挥了至关重要的作用，从而催生了更复杂的 AI 应用。
YOLOv8：YOLO 系列的这一版本凭借其增强的速度和准确性为物体检测树立了新标准。YOLOv8 的进步使其成为需要快速、精确物体检测的实时应用的首选。
DINOv2（自监督学习模型）：DINOv2 标志着 CV 领域自监督学习迈出了重要一步。通过减少对大型注释数据集的依赖，它展示了自监督方法使用较少的标记图像训练高质量模型的潜力。
文本转图像(T2I) 模型：这些模型有很多：Midjourney creations、DALL-E 3、Stable Diffusion XL、Imagen 2等。它们极大地提高了 AI 根据文本描述生成的图像的质量和真实感。它们促进了数字艺术生成等创意应用的发展，使 AI 成为艺术家和设计师的宝贵工具。
LoRA用于计算机视觉：LoRA 最初是为微调大型语言模型而开发的，后来在计算机视觉领域找到了新的应用。它提供了一种灵活而高效的方法，使现有模型适应特定任务，大大增强了计算机视觉模型的通用性。
Meta 的Ego-Exo4D 数据集 ：该数据集代表了视频学习和多模态感知方面的重大进步。它提供了丰富的第一人称和第三人称镜头，有助于开发更复杂的人类活动识别和其他应用模型。
文本转视频(T2V) 模型：T2V 模型（例如Runway、Pika Labs和Emu Video）通过根据文本描述创建高质量视频，为 AI 生成内容开辟了新维度。这项创新为娱乐和教育等领域开辟了可能性，因为动态视觉内容在这些领域至关重要。
用于视图合成的高斯散射：该技术代表了视场合成的一种新方法。它比神经辐射场(NeRF) 等现有方法有所改进，特别是在训练时间、延迟和准确性方面，从而重塑了 3D 渲染的格局。
NVIDIA 的StyleGAN3：StyleGAN3 突破了生成模型的界限，尤其是在创建超逼真的图像和视频方面。这一进步扩展了生成模型在创建细致逼真的数字艺术和动画方面的能力。
2023 年的这 10 项进步不仅体现了计算机视觉的快速发展和创新，还凸显了该领域对各个领域的不断扩大的影响。从医学成像到创意艺术，这些发展为计算机视觉未来的突破和应用奠定了基础。
2024 年
增强现实 (AR) 集成：随着 Apple 和 Meta 等巨头推出的消费级 AR 设备激增，计算机视觉预计将在日常应用中变得更加普遍。这种集成将增强制造、零售和教育等领域的体验，提供沉浸式教育和购物体验以及运营支持。
机器人语言视觉模型 (RLVM)：机器人技术的最新发展是语言视觉模型的集成，将机器人转变为更直观、更具交互性的 AI 代理。通过将视觉理解与语言理解相结合，这些模型为智能、响应迅速的机器人技术的新时代奠定了基础，以令人兴奋的方式改善了我们的日常生活和工作。
先进的卫星视觉：在 CV 的推动下，卫星图像的进步将使人们能够更详细地监测陆地现象，例如森林砍伐、城市扩张和海洋环境。这些技术提供的增强分辨率对于环境监测和管理至关重要。
3D 计算机视觉：3D CV 算法的进步将在各种应用中发挥关键作用，包括自动驾驶汽车和数字孪生建模。这些发展有望提供更准确的深度和距离数据，提升模拟、安全系统等领域的应用。
计算机视觉中的道德问题：随着 CV 的广泛应用，人们将越来越关注道德问题。面部识别算法中的偏见和公共场所的隐私问题等问题将成为焦点，因此有必要开发更加平衡、更加注重隐私的技术。
合成数据和生成式人工智能：生成式人工智能在 CV 中的作用将继续增长，特别是在合成数据创建方面。这一趋势将有助于更高效、更合乎道德地训练 CV 系统，最大限度地减少隐私侵犯，并提高数据标记的速度和成本效益。
CV 边缘计算：在设备上处理视觉数据（边缘计算）的趋势将变得更加普遍。这一转变将使从智能安全系统到自动驾驶汽车等一系列应用受益，因为它可以实现更快、更高效的数据处理。
CV 原生医疗应用：CV 在医疗领域的应用将不断增加，用于分析 X 射线和 MRI 等医学图像，帮助诊断疾病。此外，它还将用于患者监测和外科手术，改善患者护理和手术效率。
检测 Deepfakes：随着人工智能生成的 Deepfakes 变得越来越逼真，计算机视觉将在打击虚假信息方面发挥关键作用。其分析图像和检测篡改迹象的能力对于维护信息完整性至关重要。
实时计算机视觉：分析实时视频并立即采取行动的能力将得到扩展，应用于安全、人群监控和工业安全。这些实时系统将提高响应能力和操作安全性。
这些趋势表明，未来计算机视觉不仅可以增强技术能力，还可以解决社会和道德挑战，从而形成更加明智和负责任的人工智能开发和应用方法。