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计算机视觉领域正在经历从传统的统计方法向深度学习神经网络方法的转变。尽管计算机视觉领域仍有许多难题待解，但深度学习方法已经在某些特定问题上取得了显著成果。除了深度学习模型在基准测试中的优异表现外，更重要的是，这些模型能够从图像中自动学习并执行各种视觉任务，而不必依赖于手工设计的方法。

在本文中，我们将探讨九个有趣的计算机视觉任务，这些任务中深度学习技术正在取得显著进展。虽然这些任务主要关注图像处理，但很多技术也可以应用于视频帧。

我将重点放在实际应用和最终用户问题上，而不是过多讨论那些偏向学术研究的子问题。

各种计算机视觉任务

1. 图像分类

图像分类指的是为整张图像或照片分配标签。这也可以称为“对象分类”或“图像识别”，尽管后者可能涵盖范围更广的任务。一些图像分类的例子包括：

• 判断X射线是否显示癌症（二元分类）。
• 对手写数字进行分类（多类别分类）。
• 为面部照片分配姓名（多类别分类）。

常用的基准数据集包括MNIST、SVHN、CIFAR-10和CIFAR-100。

2. 带局部化的图像分类

带局部化的图像分类不仅为图像分配类别标签，还会在图像中标记出具体对象的位置。这是一种更为复杂的任务，涉及在图像中标注边界框。经典的数据集包括PASCAL VOC和ILSVRC2016。

3. 对象检测

对象检测是在图像中定位和分类多个对象的任务。常见的数据集包括PASCAL VOC和MS COCO。

4. 对象分割

对象分割或语义分割是在图像中标记每个对象的具体区域。常用的数据集包括PASCAL VOC和MS COCO。

5. 风格迁移

风格迁移是将一幅图像的风格转移到另一幅图像上的任务。这种技术可以应用于艺术创作或照片美化。

6. 图像着色

图像着色是将灰度图像转化为彩色图像的过程。这可以看作是一种图像美化技术。

7. 图像修复

图像修复是恢复图像中缺失或损坏部分的过程。这可以用于修复旧照片或视频。

8. 图像超分辨率

图像超分辨率是生成比原图更高分辨率的新图像。这可以帮助提升图像质量和细节。

9. 图像合成

图像合成是生成或修改现有图像的任务。这可以包括对象添加、风格变换等。

其他问题

还有一些重要的问题，比如跨模态映射（例如，从图像到音频的转换），但这些不属于纯粹的计算机视觉任务。

应用示例

Gravitylink推出的钛灵AIX是一款集成了计算机视觉与智能语音交互功能的人工智能硬件。其配套的Model Play平台提供了多种AI模型，支持基于Google开源架构的自主迁移学习功能。用户只需选择图片、定义模型和类别名称即可快速完成AI模型训练，无需编写代码。

通过上述技术，我们可以实现更加智能化和自动化的图像处理和分析。