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

近年来，人工智能助力计算机视觉领域取得显著进展。它的应用不再局限于传统的目标检测与识别，还拓展到图像质量提升、图像/视频的丰富搜索、图像/视频文本生成以及 3D 建模等领域。

1.1 卷积神经网络（CNNs）

CNNs 是计算机视觉成功的关键，虽有多种架构变体用于不同目的，但其核心是基本构建块。不过，从模拟人类视觉角度看，CNNs 存在技术局限，它并非完全模拟人类视觉系统的工作方式。这促使研究人员寻找替代方案，其中胶囊网络是热门选择，但目前 CNNs 仍是众多实时关键计算机视觉应用的核心。

1.2 代码示例

以下是一个涉及解码器和前向传播的代码示例：

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, bias=True,  
act=True)
self.final_dec