计算机视觉9-12

资 源 简 介

计算机视觉9-12

详 情 说 明

计算机视觉作为人工智能的重要分支，在9-12月的技术发展呈现出几个关键趋势。首先是基于Transformer的视觉模型继续展现强大性能，ViT及其变体在图像分类任务中逐渐超越传统CNN架构。其次，半监督学习在视觉领域获得更多关注，特别是针对标注数据稀缺的场景，通过利用大量未标注数据提升模型泛化能力。

目标检测技术方面，YOLOv5和v6系列持续迭代，在实时性和准确性之间寻求更好平衡。同时，3D目标检测开始从自动驾驶领域向工业质检等场景渗透。语义分割领域则出现更多轻量化模型，适合移动端部署。

值得注意的还有多模态视觉-语言模型的进展，CLIP等模型展现出强大的零样本迁移能力。这些发展都预示着计算机视觉正在向更智能、更通用的方向演进。