🌟 计算机视觉基础教程 🌟
📌 欢迎语
欢迎来到计算机视觉基础学习页面！这里是您探索AI视觉领域的起点，包含核心概念与实践指南。🎯
如需深入了解深度学习模型，可点击这里前往进阶篇。
🧠 核心概念
- 图像处理：对图像进行滤波、增强、降噪等操作
- 特征提取：识别图像中的关键信息（如边缘、纹理）
- 目标检测：定位并识别图像中的多个物体
- 图像分类：将图像分配到预定义类别中
🔧 技术原理
深度学习模型
- 卷积神经网络（CNN）：通过卷积层提取空间特征
- 循环神经网络（RNN）：处理序列数据（如视频帧）
- Transformer：基于自注意力机制的全局特征建模
训练技巧
- 数据增强：旋转、翻转、裁剪等操作提升泛化能力
- 迁移学习：利用预训练模型加速开发
- 模型优化：正则化、Dropout、学习率调整
📈 应用场景
- 医疗影像分析：辅助诊断疾病（如X光、MRI）
- 智能安防：人脸识别与行为分析
- 自动驾驶：道路识别与障碍物检测
- 工业质检：缺陷检测与尺寸测量
📘 扩展阅读
点击此处了解更复杂的算法实现与实战案例。
查看图像处理工具包文档获取代码示例与库函数说明。