机器学习与计算机视觉

汇报人:XX2024-02-04机器学习与计算机视觉目录CONTENCT机器学习概述计算机视觉基础机器学习在计算机视觉中应用深度学习在计算机视觉中突破挑战、发展趋势以及未来展望01机器学习概述机器学习定义发展历程未来趋势机器学习是一门研究计算机如何从数据中学习并做出预测的学科。从符号学习到统计学习，再到深度学习，机器学习领域经历了多次变革与发展。随着算法、数据和计算力的不断提升，机器学习将在更多领域发挥重要作用。机器学习定义与发展80%80%100%基本概念与分类包括特征、模型、训练、预测等核心概念。按照学习形式可分为监督学习、无监督学习和半监督学习；按照模型复杂度可分为线性模型和非线性模型。如过拟合、欠拟合、偏差-方差权衡等。基本概念分类方式常用术语01020304线性回归决策树神经网络支持向量机常用算法及原理简介模拟人脑神经元之间的连接关系，构建一个高度复杂的网络结构进行学习和预测。基于树形结构进行决策，每个节点代表一个特征或属性，每个分支代表一个决策结果。通过最小化预测值与真实值之间的平方误差来拟合线性模型。通过找到一个超平面将不同类别的数据分隔开来，实现分类任务。应用领域前景展望应用领域及前景展望机器学习已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。随着技术的不断发展和应用场景的不断拓展，机器学习将在医疗、金融、教育等更多领域发挥重要作用，推动人工智能技术的普及和应用。同时，也面临着数据安全、隐私保护等挑战，需要不断完善相关法规和技术手段来保障其可持续发展。02计算机视觉基础计算机视觉定义与发展历程计算机视觉定义研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的科学。发展历程从早期的图像处理、模式识别，到现代深度学习技术的广泛应用，计算机视觉领域取得了显著进步。图像预处理图像增强图像变换图像处理基本技术与方法通过对比度拉伸、直方图均衡化等技术，增强图像中的有用信息，使之更适合人眼观察或机器处理。包括傅里叶变换、小波变换等，用于将图像从空间域转换到频率域，便于进行特征提取和分析。包括灰度化、二值化、滤波、去噪等，用于改善图像质量，提高后续处理效果。03深度学习特征提取利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型自动学习图像特征表达，取得了显著效果。01特征提取定义从图像中提取出对于后续任务（如分类、识别等）有用的信息或模式。02常见特征描述符如SIFT、SURF、ORB等，用于描述图像中的关键点或区域，具有尺度、旋转等不变性。特征提取与描述符介绍在图像中定位并识别出感兴趣的目标物体，通常包括分类和定位两个任务。目标检测定义常见目标检测算法目标识别技术如R-CNN系列、YOLO系列、SSD等，基于深度学习技术实现高效准确的目标检测。通过对目标物体的特征进行学习和分类，实现对不同类别物体的自动识别。030201目标检测和识别技术03机器学习在计算机视觉中应用010203传统机器学习方法深度学习方法集成学习方法图像分类任务实现方法使用SVM、KNN等算法，基于手动提取的特征进行分类。利用CNN等深度神经网络自动提取图像特征并进行分类。结合多个分类器的结果进行投票，提高分类准确率。基于滑动窗口的区域提议网络（RPN）、YOLO、SSD等算法实现目标检测。目标检测方法利用光流法、特征匹配、滤波算法等实现目标跟踪。目标跟踪技术处理多个目标之间的遮挡、交叉、分离等复杂情况。多目标跟踪目标检测与跟踪技术探讨

语义分割和实例分割应用举例语义分割将图像分割成不同语义的区域，如天空、道路、建筑等。实例分割在语义分割的基础上，进一步区分同一语义类别的不同实例，如区分不同的行人、车辆等。应用场景自动驾驶、智能安防、医学影像分析等领域。场景理解分析图像中的场景内容，包括物体、空间布局和相互关系等。生成模型利用GAN等生成对抗网络生成与真实场景相似的图像或视频。虚拟现实与增强现实结合场景理解和生成模型实现虚拟现实与增强现实应用。场景理解和生成模型研究04深度学习在计算机视觉中突破深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，构建深度神经网络模型来处理和分析数据。深度学习具有强大的特征学习和分类能力，能够自动提取并学习数据中的有效特征。相比传统机器学习方法，深度学习在处理大规模、高维度、非线性数据时具有更高的准确率和效率。深度学习原理及优势分析CNN通过卷积层和池化层的交替堆叠，有效提取图像中的局部特征，并逐步抽象出全局特征。CNN在图像分类、目标检测、人脸识别等任务中取得了显著成果，广泛应用于安防、医疗、自动驾驶等领域。CNN还可以与其他网络结构相结合，形成更复杂的网络模型，以应对更复杂的图像处理任务。卷积神经网络（CNN）在图像处理中应用RNN具有记忆功能，能够处理序列数据，适用于视频这种具有时序特性的数据。RNN在视频行为识别、视频摘要生成等任务中表现出色，为智能视频监控、视频检索等应用提供了有力支持。LSTM和GRU等RNN变种进一步提高了网络对长序列数据的处理能力，拓展了RNN在视频处理中的应用范围。循环神经网络（RNN）在视频处理中价值GAN在图像修复、超分辨率重建、风格迁移等任务中取得了显著成果，为图像处理领域提供了新的思路和方法。GAN还可以与其他生成模型相结合，形成更强大的生成模型，为计算机视觉领域的发展注入新的活力。GAN通过生成器和判别器的对抗训练，生成具有高度真实感的图像，为图像生成领域带来了革命性突破。生成对抗网络（GAN）在图像生成中创新05挑战、发展趋势以及未来展望高质量、大规模标注数据集的获取和处理是机器学习与计算机视觉领域的重要挑战。数据获取与处理难度如何设计更具泛化能力的模型，使其在不同场景、不同任务中都能取得良好效果，是当前研究的热点问题。模型泛化能力随着模型复杂度的增加，对计算资源的需求也在不断提高，如何降低计算成本、提高计算效率是实际应用中需要解决的问题。计算资源需求当前面临主要挑战和问题卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等新型深度学习算法为机器学习与计算机视觉领域注入了新的活力。深度学习算法创新针对移动端和嵌入式设备等资源受限场景，轻量化模型设计成为研究热点，如MobileNet、ShuffleNet等。轻量化模型设计自动化机器学习（AutoML）框架的出现，降低了机器学习技术的使用门槛，使得更多非专业人士能够参与到机器学习与计算机视觉的研究和应用中来。自动化机器学习框架新型算法和框架不断涌现计算机视觉与自然语言处理的融合01图像描述生成、视觉问答等任务需要同时理解图像内容和自然语言文本信息，促进了计算机视觉与自然语言处理领域的交叉融合。计算机视觉与强化学习的融合02在自动驾驶、机器人导航等领域，计算机视觉提供环境感知信息，强化学习提供决策和控制能力，二者的结合为智能系统的自主决策和学习能力提供了可能。计算机视觉与医疗健康的融合03医学影像分析、疾病辅助诊断等应用将计算机视觉技术与医疗健康领域相结合，为医疗行业的智能化发展提供了有力支持。跨领域融合创新成为趋势数据安全与隐私保护在大数据背景下，如何保障用户数据的安全与隐私成为机器学习与计算机视觉领域需要关注的重要问题。可解