计算机视觉是人工智能领域最引人注目的分支之一，通过算法让机器“看懂”图像与视频，广泛应用于人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等场景。以下是几个值得尝试的实验方向👇
🧠 核心技术入门
- 图像分类：使用预训练模型（如ResNet、EfficientNet）对物体进行识别
- 目标检测：在YOLO或Faster R-CNN框架下实现物体定位与分类
- 图像生成：通过GAN网络创作艺术图像或数据增强
- 视频分析：基于OpenCV进行动作识别或行为分析
📌 实验建议：从经典数据集（如CIFAR-10、ImageNet）开始，逐步尝试更复杂的任务。可参考深度学习实验指南获取代码模板
📸 应用场景实例
- 医疗领域：辅助诊断系统识别X光片中的异常
- 零售行业：智能货架监控商品摆放状态
- 安防系统：实时视频中的人脸识别与行为分析
- 工业检测：缺陷检测系统提升产品质量
📊 实验效果评估：建议使用混淆矩阵、F1分数、mAP等指标分析模型表现，可对比不同算法的性能差异
⚠️ 技术挑战
- 数据多样性：光照、角度、遮挡等环境因素影响识别准确率
- 模型泛化：如何让算法适应未见过的场景？
- 实时性要求：在嵌入式设备上优化推理速度
- 隐私保护：人脸数据处理中的伦理与安全问题
💡 解决方案：尝试数据增强技术、迁移学习、轻量化模型（如MobileNet）等，同时关注AI伦理规范