计算机视觉与深度学习的区别

几十年前被认为是未来技术的领域，例如人工智能和机器视觉，如今已成为主流，并被广泛应用于各种应用中。这些应用范围从自动化机器人组装到自动车辆引导、遥感图像分析以及自动化视觉检测。

从初创企业到各个科技领域，每个行业都在争先恐后地追赶竞争对手，将精力集中在计算机视觉和深度学习上，这两者是目前业界最热门的话题。

什么是计算机视觉？

计算机视觉是人工智能的一个分支，赋予计算机处理、检查和理解周围视觉世界的能力。现实世界包含了种类繁多的物体，虽然有些物体可能表面上看起来很相似，但真正将它们区分开来的是对细微差别的关注。

人们普遍认为图像识别是计算机视觉应用最广泛的领域。简单来说，目标是教会计算机像人类视觉系统一样识别和分析图像。人类视觉系统接收和分析视觉信息的能力确实令人惊叹。

计算机视觉的目标是将人类的这一显著特征转移到计算机上，最终目标是使计算机能够像人类一样，甚至更有效地理解和评估复杂的系统。

深度学习是机器学习和人工智能的一个子领域，它利用人工神经网络来模拟人脑的工作方式，从而教会计算机执行人类习以为常的任务。

深度学习是计算机科学的一个领域，专注于开发模仿人脑结构的算法。这些算法使计算机能够通过过滤信息来获得一定程度的理解和知识，就像人脑一样。它通过定义决策过程的模型参数来实现这一点，这些参数模仿人脑在理解方面的运作方式。

机器学习是一种数据推理方法，两者共同构成了当今人工智能研究人员最重要的技术之一。它的起源在于机器学习领域，其主要目的是简化处理复杂输入-输出映射的过程。深度学习是一个最先进的系统，目前正在各种行业和应用中使用。

与深度学习相关的技术的进步使得构建更准确和更复杂的计算机视觉模型成为可能。随着这些技术的不断发展，计算机视觉应用程序的融合变得越来越有益。

以下是深度学习用于改进计算机视觉的一些方式。

通常有两种形式的目标检测是通过使用计算机视觉技术实现的：

单阶段目标检测 - YOLO、SSD 和 RetinaNet 是三种单阶段目标检测系统，它们是为了满足实时目标检测的需求而出现的。通过回归边界框预测，它们将检测和分类步骤合并到一个过程中。由于每个边界框仅由少量坐标表示，因此将检测步骤与分类步骤结合起来要简单得多，这反过来又加快了处理速度。
两阶段目标检测 - 为了完成第一阶段，您将需要一个区域提议网络，也称为 RPN。该网络将提供可能包含重要对象的多个潜在区域。在第二阶段，区域提议被发送到神经分类架构。该架构通常是基于 RCNN 的分层分组算法，或 Fast RCNN 中的感兴趣区域 (ROI) 池化。这些方法可能非常准确，但进度可能会非常缓慢。

视觉定位是一种可用于确定图像中物体位置的技术。识别后，物体将被赋予一个边界框来表示它们。目标检测是对此的扩展，它进一步对识别出的物体进行分类。CNN（如 AlexNet、Fast RCNN 和 Faster RCNN）被用作此方法的基础。

定位和目标检测过程可用于确定复杂环境中存在许多物体的身份。然后，此信息可用于功能区域，例如医学领域诊断图像的解释。

语义分割（也称为对象分割）的过程与目标检测的过程非常相似；主要区别在于语义分割基于与对象关联的特定像素。这消除了对边界框的需求，并使图像对象能够更精确地描述。全卷积网络（也称为 FCN）或 U-Net 经常用于语义分割过程。

训练自动驾驶汽车是语义分割的常见用途，这是其众多用途之一。由于这项技术，研究人员现在能够使用街道或道路的照片，这些照片对所研究的物体具有清晰的边界。

姿态估计是一种用于检测人或物体的照片中关节位置以及这些关节的位置所表达内容的方法。这可以对人或物体进行。它与二维和三维图像兼容。

PoseNet 是一种基于 CNN 的架构，是姿态估计中使用的主要架构。

姿态估计用于确定身体部位可能出现在图像中的位置，还可以用于生成人物的逼真姿势或运动。姿态估计用于确定身体部位可能出现在图像中的位置。此功能通常应用于增强现实、使用机器人复制人类动作或步态分析的上下文中。

下表重点介绍了计算机视觉和深度学习的主要区别：

比较依据	计算机视觉	深度学习
概念	它是机器学习的一个子领域，赋予计算机处理、检查和理解视觉世界的能力。	它是人工智能的一个子领域，试图利用人工神经网络来模拟人脑的运作方式。
目的	此工作的目标是为计算机编写程序，以理解图像和视频数据中包含的视觉信息，以便得出有用的见解。	此工作的目标是使机器能够获得某种程度的理解和知识，类似于人脑处理信息的方式。
应用	其众多应用包括缺陷检测、图像标记、人脸识别等相关任务。	应用包括自动驾驶汽车、自然语言处理、视觉识别、图像和语音识别，以及虚拟助手等类似技术。

深度学习在相对较短的时间内在各个领域取得了长足的进步。特别是，它通过为长期以来无法解决的问题提供有效的解决方案，彻底改变了计算机视觉领域的研究人员群体。

计算机视觉是人工智能的一个领域，旨在赋予计算机理解和解释图像和视频中包含的数字数据的能力。这可以通过多种方法来实现。深度学习是机器学习的一个子领域，试图让我们更接近人工智能，这是机器学习最初的目标之一。

Pradeep Kumar

更新于：2022-07-21

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