機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺

匯報(bào)人:XX2024-02-04機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺目錄CONTENCT機(jī)器學(xué)習(xí)概述計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中突破挑戰(zhàn)、發(fā)展趨勢(shì)以及未來展望01機(jī)器學(xué)習(xí)概述機(jī)器學(xué)習(xí)定義發(fā)展歷程未來趨勢(shì)機(jī)器學(xué)習(xí)是一門研究計(jì)算機(jī)如何從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并做出預(yù)測(cè)的學(xué)科。從符號(hào)學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)，再到深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域經(jīng)歷了多次變革與發(fā)展。隨著算法、數(shù)據(jù)和計(jì)算力的不斷提升，機(jī)器學(xué)習(xí)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。機(jī)器學(xué)習(xí)定義與發(fā)展80%80%100%基本概念與分類包括特征、模型、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)等核心概念。按照學(xué)習(xí)形式可分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)；按照模型復(fù)雜度可分為線性模型和非線性模型。如過擬合、欠擬合、偏差-方差權(quán)衡等?；靖拍罘诸惙绞匠Ｓ眯g(shù)語01020304線性回歸決策樹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支持向量機(jī)常用算法及原理簡(jiǎn)介模擬人腦神經(jīng)元之間的連接關(guān)系，構(gòu)建一個(gè)高度復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)。基于樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征或?qū)傩?，每個(gè)分支代表一個(gè)決策結(jié)果。通過最小化預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的平方誤差來擬合線性模型。通過找到一個(gè)超平面將不同類別的數(shù)據(jù)分隔開來，實(shí)現(xiàn)分類任務(wù)。應(yīng)用領(lǐng)域前景展望應(yīng)用領(lǐng)域及前景展望機(jī)器學(xué)習(xí)已廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等領(lǐng)域。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，機(jī)器學(xué)習(xí)將在醫(yī)療、金融、教育等更多領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動(dòng)人工智能技術(shù)的普及和應(yīng)用。同時(shí)，也面臨著數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)等挑戰(zhàn)，需要不斷完善相關(guān)法規(guī)和技術(shù)手段來保障其可持續(xù)發(fā)展。02計(jì)算機(jī)視覺基礎(chǔ)計(jì)算機(jī)視覺定義與發(fā)展歷程計(jì)算機(jī)視覺定義研究如何讓計(jì)算機(jī)從圖像或視頻中獲取信息、理解內(nèi)容并作出決策的科學(xué)。發(fā)展歷程從早期的圖像處理、模式識(shí)別，到現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)技術(shù)的廣泛應(yīng)用，計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)步。圖像預(yù)處理圖像增強(qiáng)圖像變換圖像處理基本技術(shù)與方法通過對(duì)比度拉伸、直方圖均衡化等技術(shù)，增強(qiáng)圖像中的有用信息，使之更適合人眼觀察或機(jī)器處理。包括傅里葉變換、小波變換等，用于將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，便于進(jìn)行特征提取和分析。包括灰度化、二值化、濾波、去噪等，用于改善圖像質(zhì)量，提高后續(xù)處理效果。03深度學(xué)習(xí)特征提取利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像特征表達(dá)，取得了顯著效果。01特征提取定義從圖像中提取出對(duì)于后續(xù)任務(wù)（如分類、識(shí)別等）有用的信息或模式。02常見特征描述符如SIFT、SURF、ORB等，用于描述圖像中的關(guān)鍵點(diǎn)或區(qū)域，具有尺度、旋轉(zhuǎn)等不變性。特征提取與描述符介紹在圖像中定位并識(shí)別出感興趣的目標(biāo)物體，通常包括分類和定位兩個(gè)任務(wù)。目標(biāo)檢測(cè)定義常見目標(biāo)檢測(cè)算法目標(biāo)識(shí)別技術(shù)如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)現(xiàn)高效準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)。通過對(duì)目標(biāo)物體的特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同類別物體的自動(dòng)識(shí)別。030201目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)03機(jī)器學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中應(yīng)用010203傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí)方法集成學(xué)習(xí)方法圖像分類任務(wù)實(shí)現(xiàn)方法使用SVM、KNN等算法，基于手動(dòng)提取的特征進(jìn)行分類。利用CNN等深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取圖像特征并進(jìn)行分類。結(jié)合多個(gè)分類器的結(jié)果進(jìn)行投票，提高分類準(zhǔn)確率?；诨瑒?dòng)窗口的區(qū)域提議網(wǎng)絡(luò)（RPN）、YOLO、SSD等算法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測(cè)。目標(biāo)檢測(cè)方法利用光流法、特征匹配、濾波算法等實(shí)現(xiàn)目標(biāo)跟蹤。目標(biāo)跟蹤技術(shù)處理多個(gè)目標(biāo)之間的遮擋、交叉、分離等復(fù)雜情況。多目標(biāo)跟蹤目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤技術(shù)探討

語義分割和實(shí)例分割應(yīng)用舉例語義分割將圖像分割成不同語義的區(qū)域，如天空、道路、建筑等。實(shí)例分割在語義分割的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步區(qū)分同一語義類別的不同實(shí)例，如區(qū)分不同的行人、車輛等。應(yīng)用場(chǎng)景自動(dòng)駕駛、智能安防、醫(yī)學(xué)影像分析等領(lǐng)域。場(chǎng)景理解分析圖像中的場(chǎng)景內(nèi)容，包括物體、空間布局和相互關(guān)系等。生成模型利用GAN等生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成與真實(shí)場(chǎng)景相似的圖像或視頻。虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)結(jié)合場(chǎng)景理解和生成模型實(shí)現(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。場(chǎng)景理解和生成模型研究04深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺中突破深度學(xué)習(xí)通過模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式，構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理和分析數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和分類能力，能夠自動(dòng)提取并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的有效特征。相比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，深度學(xué)習(xí)在處理大規(guī)模、高維度、非線性數(shù)據(jù)時(shí)具有更高的準(zhǔn)確率和效率。深度學(xué)習(xí)原理及優(yōu)勢(shì)分析CNN通過卷積層和池化層的交替堆疊，有效提取圖像中的局部特征，并逐步抽象出全局特征。CNN在圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別等任務(wù)中取得了顯著成果，廣泛應(yīng)用于安防、醫(yī)療、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域。CNN還可以與其他網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相結(jié)合，形成更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)模型，以應(yīng)對(duì)更復(fù)雜的圖像處理任務(wù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像處理中應(yīng)用RNN具有記憶功能，能夠處理序列數(shù)據(jù)，適用于視頻這種具有時(shí)序特性的數(shù)據(jù)。RNN在視頻行為識(shí)別、視頻摘要生成等任務(wù)中表現(xiàn)出色，為智能視頻監(jiān)控、視頻檢索等應(yīng)用提供了有力支持。LSTM和GRU等RNN變種進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)對(duì)長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)的處理能力，拓展了RNN在視頻處理中的應(yīng)用范圍。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在視頻處理中價(jià)值GAN在圖像修復(fù)、超分辨率重建、風(fēng)格遷移等任務(wù)中取得了顯著成果，為圖像處理領(lǐng)域提供了新的思路和方法。GAN還可以與其他生成模型相結(jié)合，形成更強(qiáng)大的生成模型，為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展注入新的活力。GAN通過生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，生成具有高度真實(shí)感的圖像，為圖像生成領(lǐng)域帶來了革命性突破。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成中創(chuàng)新05挑戰(zhàn)、發(fā)展趨勢(shì)以及未來展望高質(zhì)量、大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集的獲取和處理是機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)獲取與處理難度如何設(shè)計(jì)更具泛化能力的模型，使其在不同場(chǎng)景、不同任務(wù)中都能取得良好效果，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。模型泛化能力隨著模型復(fù)雜度的增加，對(duì)計(jì)算資源的需求也在不斷提高，如何降低計(jì)算成本、提高計(jì)算效率是實(shí)際應(yīng)用中需要解決的問題。計(jì)算資源需求當(dāng)前面臨主要挑戰(zhàn)和問題卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等新型深度學(xué)習(xí)算法為機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域注入了新的活力。深度學(xué)習(xí)算法創(chuàng)新針對(duì)移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備等資源受限場(chǎng)景，輕量化模型設(shè)計(jì)成為研究熱點(diǎn)，如MobileNet、ShuffleNet等。輕量化模型設(shè)計(jì)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)（AutoML）框架的出現(xiàn)，降低了機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的使用門檻，使得更多非專業(yè)人士能夠參與到機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺的研究和應(yīng)用中來。自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)框架新型算法和框架不斷涌現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺與自然語言處理的融合01圖像描述生成、視覺問答等任務(wù)需要同時(shí)理解圖像內(nèi)容和自然語言文本信息，促進(jìn)了計(jì)算機(jī)視覺與自然語言處理領(lǐng)域的交叉融合。計(jì)算機(jī)視覺與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的融合02在自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航等領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺提供環(huán)境感知信息，強(qiáng)化學(xué)習(xí)提供決策和控制能力，二者的結(jié)合為智能系統(tǒng)的自主決策和學(xué)習(xí)能力提供了可能。計(jì)算機(jī)視覺與醫(yī)療健康的融合03醫(yī)學(xué)影像分析、疾病輔助診斷等應(yīng)用將計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)與醫(yī)療健康領(lǐng)域相結(jié)合，為醫(yī)療行業(yè)的智能化發(fā)展提供了有力支持。跨領(lǐng)域融合創(chuàng)新成為趨勢(shì)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)在大數(shù)據(jù)背景下，如何保障用戶數(shù)據(jù)的安全與隱私成為機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域需要關(guān)注的重要問題。可解