計算機視覺與深度學習的區別

幾十年前被認為是未來技術的領域，例如人工智慧和機器視覺，如今已成為主流，並被廣泛應用於各種應用中。這些應用範圍從自動化機器人組裝到自動車輛引導、遙感影像分析以及自動化視覺檢測。

從初創企業到各個科技領域，每個行業都在爭先恐後地追趕競爭對手，將精力集中在計算機視覺和深度學習上，這兩者是目前業界最熱門的話題。

什麼是計算機視覺？

計算機視覺是人工智慧的一個分支，賦予計算機處理、檢查和理解周圍視覺世界的能力。現實世界包含了種類繁多的物體，雖然有些物體可能表面上看起來很相似，但真正將它們區分開來的是對細微差別的關注。

人們普遍認為影像識別是計算機視覺應用最廣泛的領域。簡單來說，目標是教會計算機像人類視覺系統一樣識別和分析影像。人類視覺系統接收和分析視覺資訊的能力確實令人驚歎。

計算機視覺的目標是將人類的這一顯著特徵轉移到計算機上，最終目標是使計算機能夠像人類一樣，甚至更有效地理解和評估複雜的系統。

深度學習是機器學習和人工智慧的一個子領域，它利用人工神經網路來模擬人腦的工作方式，從而教會計算機執行人類習以為常的任務。

深度學習是計算機科學的一個領域，專注於開發模仿人腦結構的演算法。這些演算法使計算機能夠透過過濾資訊來獲得一定程度的理解和知識，就像人腦一樣。它透過定義決策過程的模型引數來實現這一點，這些引數模仿人腦在理解方面的運作方式。

機器學習是一種資料推理方法，兩者共同構成了當今人工智慧研究人員最重要的技術之一。它的起源在於機器學習領域，其主要目的是簡化處理複雜輸入-輸出對映的過程。深度學習是一個最先進的系統，目前正在各種行業和應用中使用。

與深度學習相關的技術的進步使得構建更準確和更復雜的計算機視覺模型成為可能。隨著這些技術的不斷發展，計算機視覺應用程式的融合變得越來越有益。

以下是深度學習用於改進計算機視覺的一些方式。

通常有兩種形式的目標檢測是透過使用計算機視覺技術實現的：

單階段目標檢測 - YOLO、SSD 和 RetinaNet 是三種單階段目標檢測系統，它們是為了滿足即時目標檢測的需求而出現的。透過迴歸邊界框預測，它們將檢測和分類步驟合併到一個過程中。由於每個邊界框僅由少量座標表示，因此將檢測步驟與分類步驟結合起來要簡單得多，這反過來又加快了處理速度。
兩階段目標檢測 - 為了完成第一階段，您將需要一個區域提議網路，也稱為 RPN。該網路將提供可能包含重要物件的多個潛在區域。在第二階段，區域提議被髮送到神經分類架構。該架構通常是基於 RCNN 的分層分組演算法，或 Fast RCNN 中的感興趣區域 (ROI) 池化。這些方法可能非常準確，但進度可能會非常緩慢。

視覺定位是一種可用於確定影像中物體位置的技術。識別後，物體將被賦予一個邊界框來表示它們。目標檢測是對此的擴充套件，它進一步對識別出的物體進行分類。CNN（如 AlexNet、Fast RCNN 和 Faster RCNN）被用作此方法的基礎。

定位和目標檢測過程可用於確定複雜環境中存在許多物體的身份。然後，此資訊可用於功能區域，例如醫學領域診斷影像的解釋。

語義分割（也稱為物件分割）的過程與目標檢測的過程非常相似；主要區別在於語義分割基於與物件關聯的特定畫素。這消除了對邊界框的需求，並使影像物件能夠更精確地描述。全卷積網路（也稱為 FCN）或 U-Net 經常用於語義分割過程。

訓練自動駕駛汽車是語義分割的常見用途，這是其眾多用途之一。由於這項技術，研究人員現在能夠使用街道或道路的照片，這些照片對所研究的物體具有清晰的邊界。

姿態估計是一種用於檢測人或物體的照片中關節位置以及這些關節的位置所表達內容的方法。這可以對人或物體進行。它與二維和三維影像相容。

PoseNet 是一種基於 CNN 的架構，是姿態估計中使用的主要架構。

姿態估計用於確定身體部位可能出現在影像中的位置，還可以用於生成人物的逼真姿勢或運動。姿態估計用於確定身體部位可能出現在影像中的位置。此功能通常應用於增強現實、使用機器人複製人類動作或步態分析的上下文中。

下表重點介紹了計算機視覺和深度學習的主要區別：

比較依據	計算機視覺	深度學習
概念	它是機器學習的一個子領域，賦予計算機處理、檢查和理解視覺世界的能力。	它是人工智慧的一個子領域，試圖利用人工神經網路來模擬人腦的運作方式。
目的	此工作的目標是為計算機編寫程式，以理解影像和影片資料中包含的視覺資訊，以便得出有用的見解。	此工作的目標是使機器能夠獲得某種程度的理解和知識，類似於人腦處理資訊的方式。
應用	其眾多應用包括缺陷檢測、影像標記、人臉識別等相關任務。	應用包括自動駕駛汽車、自然語言處理、視覺識別、影像和語音識別，以及虛擬助手等類似技術。

深度學習在相對較短的時間內在各個領域取得了長足的進步。特別是，它透過為長期以來無法解決的問題提供有效的解決方案，徹底改變了計算機視覺領域的研究人員群體。

計算機視覺是人工智慧的一個領域，旨在賦予計算機理解和解釋影像和影片中包含的數字資料的能力。這可以透過多種方法來實現。深度學習是機器學習的一個子領域，試圖讓我們更接近人工智慧，這是機器學習最初的目標之一。

Pradeep Kumar

更新於：2022-07-21

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