🧠 计算机视觉指南
计算机视觉是深度学习在图像理解与分析领域的应用，主要通过算法使机器具备"看"和"理解"图像的能力。以下是核心知识点：
📚 基础概念
- 图像处理：将原始图像转换为可分析的数据格式
- 特征提取：识别图像中的关键信息（如边缘、纹理）
- 模式识别：通过训练模型发现图像中的规律
🧠 核心技术详解
卷积神经网络 (CNN)
Convolutional_Neural_Network
通过卷积层提取空间特征，池化层降低数据维度目标检测
Object_Detection
同时识别图像中多个物体及其位置（如YOLO、Faster R-CNN）图像分割
Image_Segmentation
将图像划分为多个部分并识别每个像素的类别图像生成
Image_Generation
通过GAN等技术生成新的图像内容
🚀 实际应用场景
- 医疗影像分析：辅助医生诊断疾病Medical_Image_Analysis
- 自动驾驶：实时识别道路情况Autonomous_Vehicle
- 安防监控：人脸识别与行为分析Security_Watch
- 工业检测：缺陷识别与质量控制Industrial_Quality_Control
如需深入了解深度学习在计算机视觉中的具体实现技术，可访问 深度学习技术指南 获取更多资料。