1、利用 TensorFlow 2 进行计算机视觉实践

利用 TensorFlow 2 进行计算机视觉实践

一、计算机视觉与深度学习基础

1.1 计算机视觉概述

计算机视觉在众多领域取得了显著进展，涵盖健康、汽车、社交媒体和机器人等。其主要任务和应用广泛，例如：
- 内容识别 ：
- 对象分类 ：确定图像中对象所属的类别，比如判断一张图片中的动物是猫还是狗。
- 对象识别 ：识别特定的对象个体，如识别特定的人的面部。
- 对象检测与定位 ：不仅要找出图像中的对象，还要确定其位置，用边界框标记出来。
- 对象和实例分割 ：将图像中的对象进行像素级的分割，区分不同的实例。
- 姿态估计 ：估计对象的姿态，例如人体的关节位置。
- 视频分析 ：
- 实例跟踪 ：在视频中跟踪特定对象的运动。
- 动作识别 ：识别视频中人物的动作，如跑步、跳跃等。
- 运动估计 ：估计视频中对象的运动速度和方向。
- 内容感知图像编辑 ：根据图像内容进行智能编辑。
- 场景重建 ：从图像或视频中重建三维场景。

1.2 计算机视觉的发展历程

计算机视觉的发展经历了多个阶