计算机视觉核心技术现状与展望_许志杰

资 源 简 介

计算机视觉核心技术现状与展望_许志杰

详 情 说 明

计算机视觉作为人工智能的重要分支，近年来取得了显著进展。其核心技术主要包括图像分类、目标检测、语义分割等任务，这些任务在深度学习框架下得到了长足发展。以卷积神经网络（CNN）为代表的模型架构不断优化，推动了算法性能的提升。

当前，计算机视觉技术在多个领域得到广泛应用，如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而，仍面临一些挑战，如数据标注成本高、模型泛化能力不足、小样本学习等问题。此外，计算资源消耗和模型可解释性也是当前研究的热点。

展望未来，计算机视觉技术将继续向更高效、更鲁棒的方向发展。自监督学习、多模态融合、轻量化模型设计等新兴方向有望解决现有瓶颈。同时，边缘计算和实时处理的需求将推动算法进一步优化。计算机视觉与其他技术的结合，如增强现实（AR）、虚拟现实（VR），也将开辟新的应用场景。