成为计算机视觉（CV）需要掌握哪些技术知识（综述）

在CV领域，深度学习和机器学习技术发挥着至关重要的作用，它们为图像识别、目标检测、图像分割等任务提供了强大的工具和方法。本文将综述CV中需要学习的深度学习和机器学习技术。

一、深度学习技术

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）
CNN是深度学习在计算机视觉领域中最具代表性的模型之一。它通过模拟人脑神经元的连接方式，构建了一种能够自动学习图像特征的神经网络。CNN通常由卷积层、池化层、全连接层等部分组成，能够有效地提取图像中的局部特征和全局特征，从而实现对图像的分类、识别等任务。

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）
RNN是一种具有记忆功能的神经网络，能够处理序列数据。在计算机视觉中，RNN常用于处理视频数据或图像序列数据。通过引入时间维度的信息，RNN能够更好地捕捉图像或视频中的动态特征和上下文信息，从而实现对视频的分类、识别、跟踪等任务。

生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）
GAN是一种生成模型，通过构建两个相互对抗的神经网络——生成器和判别器，实现图像的生成和判别。在计算机视觉中，GAN常用于图像生成、超分辨率重建、图像风格迁移等任务。GAN能够生成高质量的图像，并且具有很强的泛化能力。

自编码器（Autoencoder）：
自编码器是一种无监督学习的神经网络结构，主要用于数据的降维和特征提取。它由编码器和解码器两部分组成，编码器将输入数据映射到低维的隐藏层表示，解码器则将隐藏层表示还原为原始数据。自编码器在CV中常用于特征学习、图像去噪和图像