11、计算机视觉与序列数据处理技术解析

计算机视觉与序列数据处理技术解析

1. 计算机视觉的发展与应用

在过去十年里，人工智能助力计算机视觉领域取得了显著进展。如今，它的应用范围不再局限于传统的目标检测和识别，还拓展到了图像质量提升、图像/视频的深度搜索、图像/视频文本生成以及3D建模等多个领域。

1.1 卷积神经网络（CNNs）

卷积神经网络（CNNs）是计算机视觉取得成功的关键。虽然有多种CNN架构变体用于不同目的，但它们的核心都是CNN的基本构建块。不过，从模拟人类视觉的角度来看，CNN存在技术局限性，它并不能完全模拟人类视觉系统的工作方式。这促使许多研究团队寻求替代方案，其中胶囊网络是一种较为流行的选择。但目前，CNN仍是数千个实时和关键计算机视觉应用的核心。

1.2 网络架构示例代码

以下是一个网络架构的代码示例：

self.decoder4 = DecoderBlock(inp=512, out=256)
self.decoder3 = DecoderBlock(inp=256, out=128)
self.decoder2 = DecoderBlock(inp=128, out=64)
self.decoder1 = DecoderBlock(inp=64, out=64)
self.final_deconv1 = DeconvBlock(inp=64, out=32, kernal=3,  
stride=2, pad=1)
self.final_conv = ConvBlock(
    inp=32, out=32, kernal=3, stride=1, pad=1,