计算机视觉：深度学习与应用详解

本资源是关于"人工智能基础与应用"系列教材中的第8章——计算机视觉处理的详细讲解。这一章深入探讨了计算机视觉领域的核心技术与应用，主要分为以下几个部分： 1. 计算机视觉开发介绍：这一节阐述了计算机视觉作为深度学习的重要应用领域，特别提及了2012年AlexNet模型在ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)上的突破，展示了卷积神经网络在图像分类中的卓越性能和历年比赛冠军模型的错误率变化。 2. 图像分类与目标检测：这部分介绍了图像分类的基本概念，即通过训练数据集来识别单一类别的图像。而目标检测则更进一步，不仅要识别类别，还要定位到目标物体的位置，通常会为每个对象绘制边界框并附带标签。 3. 语义分割：不同于目标检测，语义分割要求对图像中的每个像素进行细致的语义分析，为每个像素分配一个类别标签，这对于理解图像的复杂场景至关重要。 4. 实际应用领域：涵盖了医学图像分析（辅助诊断），工业生产中的质量控制（机器视觉），农业中的自动监测（如去除不良作物或防治害虫），以及安防和娱乐行业的人脸识别（深度学习改进了精度）。此外，还有光学字符识别（OCR）技术，将图像中的文本转化为计算机可读的形式，以及自动驾驶领域，其中计算机视觉技术在车辆感知环境方面扮演关键角色。 通过学习这一章节，读者不仅能了解计算机视觉的基本原理，还能掌握其实现的关键技术和广泛的实际应用场景，对于从事人工智能、计算机科学或相关领域研究的学生和专业人士来说，这是一份极具价值的学习资料。