1、利用 TensorFlow 2 进行计算机视觉实践

利用 TensorFlow 2 进行计算机视觉实践

1. 计算机视觉概述

1.1 计算机视觉简介

计算机视觉旨在让计算机理解和解释图像或视频中的内容，其应用广泛，涵盖了医疗、汽车、社交媒体和机器人等多个领域。主要任务及应用如下：
| 任务类型 | 具体任务 | 应用场景 |
| ---- | ---- | ---- |
| 内容识别 | 物体分类、物体识别 | 图像搜索、安防监控 |
| 物体检测与定位 | 物体检测、实例分割 | 自动驾驶、工业检测 |
| 姿态估计 | 人体姿态估计 | 运动分析、人机交互 |
| 视频分析 | 实例跟踪、动作识别 | 视频监控、体育分析 |
| 内容感知图像编辑 | 图像去噪、图像超分辨率 | 图像修复、图像增强 |
| 场景重建 | 三维场景重建 | 虚拟现实、文物保护 |

1.2 计算机视觉发展历程

计算机视觉的发展经历了多个阶段：
- 早期探索与初步成功 ：最初尝试解决简单的视觉任务，但对感知任务的复杂性估计不足。
- 手工特征提取 ：通过手工设计局部特征，如 SIFT、HOG 等，来描述图像。
- 引入机器学习 ：在手工特征的基础上，使用机器学习算法进行分类和识别。
- 深度学习崛起 ：随着数据量的增加和计算能力的提升，深度学习逐渐成为计算机视觉的主流方法。

1.3 深度学习的兴起

深度学习是人工