人工智能丨常见的计算机视觉的业务场景，计算原理和测试指标

常见的计算机视觉业务场景

1. 图像分类：

   • 场景：识别图像中的主要对象或场景，如识别猫、狗、车辆等。
   • 应用：社交媒体内容分类、医学影像分析、自动驾驶等。

2. 目标检测：

   • 场景：在图像中定位并识别多个对象，如行人、车辆、交通标志等。
   • 应用：安防监控、自动驾驶、零售货架分析等。

3. 图像分割：

   • 场景：将图像分割成多个区域，每个区域对应不同的对象或背景。
   • 应用：医学影像分析、卫星图像分析、自动驾驶等。

4. 人脸识别：

   • 场景：识别和验证图像或视频中的人脸。
   • 应用：身份验证、安防监控、社交媒体标签等。

5. 姿态估计：

   • 场景：估计图像或视频中人体或物体的姿态。
   • 应用：动作捕捉、体育分析、虚拟现实等。

6. 光学字符识别（OCR）：

   • 场景：从图像中提取文本信息。
   • 应用：文档数字化、车牌识别、手写笔记识别等。

7. 视频分析：

   • 场景：分析视频内容，如运动检测、行为识别等。
   • 应用：安防监控、智能交通、内容推荐等。

计算原理

1. 卷积神经网络（CNN）：

   • 原理：通过卷积层提取图像特征，池化层降低维度，全连接层进行分类或回归。
   • 应用：图像分类、目标检测、图像分割等。

2. 区域卷积神经网络（R-CNN）：