计算机视觉基础与OpenMMlab入门

最新推荐文章于 2025-04-30 20:58:10 发布

mbws__

最新推荐文章于 2025-04-30 20:58:10 发布

阅读量307

点赞数

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：计算机视觉人工智能深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/mbws__/article/details/128840181

本文介绍了计算机视觉作为机器学习的重要分支，从传统特征提取如HOG和SIFT到深度学习模型，特别是卷积神经网络（CNN）的转变。提到了OpenMMLab作为深度学习时代的全面计算机视觉开源平台。文章还概述了机器学习的基本类型，包括监督、无监督和半监督学习，并通过一个简单的PyTorch示例展示了神经网络的训练过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

计算机视觉

简介

计算机视觉（Computer Vision）又称为机器视觉（Machine Vision），顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。在机器学习大热的前景之下，计算机视觉与自然语言处理（Natural Language Process， NLP）及语音识别（Speech Recognition）并列为机器学习方向的三大热点方向。而计算机视觉也由诸如梯度方向直方图（Histogram of Gradient， HOG）以及尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform， SIFT）等传统的手办特征（Hand-Crafted Feature）与浅层模型的组合逐渐转向了以卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）为代表的深度学习模型。