计算机视觉五大核心任务解析：从基础到前沿的技术全景

一、分类识别：计算机视觉的基石

分类识别是计算机视觉最基础的任务，其核心目标是将输入图像或视频帧归类到预定义的类别中。从早期的SVM、决策树到深度学习时代的CNN（卷积神经网络），分类技术经历了从手工特征到端到端学习的跨越。

技术原理与演进

• 传统方法：依赖SIFT、HOG等手工特征，结合SVM、随机森林等分类器。例如，人脸识别早期采用LBP（局部二值模式）特征+SVM的方案。
• 深度学习突破：AlexNet（2012）在ImageNet竞赛中以84.6%的准确率碾压传统方法，证明了深度学习的优势。ResNet（残差网络）通过跳层连接解决了梯度消失问题，使网络深度突破百层。
• 关键挑战：数据不平衡（如医学图像中病变样本少）、类别混淆（如猫狗分类中长毛猫与短毛狗的相似性）、对抗样本攻击（通过微小扰动误导分类器）。

实践建议

• 数据增强：对训练集进行旋转、缩放、裁剪等操作，提升模型鲁棒性。例如，使用OpenCV的cv2.resize()和cv2.rotate()函数实现基础增强。
• 迁移学习：利用预训练模型（如ResNet50）微调，适用于数据量小的场景。代码示例：
  ```python
  from tensorflow.keras.applications import ResNet50
  from tensorflow.keras.models import Model

base_model = ResNet50(weights=’imagenet’, include_top=False)
x = base_model.output
x = tf.keras.layers.GlobalAveragePooling2D()(x)
predictions = tf.keras.layers.Dense(1000, activation=’softmax’)(x) # 假设1000类
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=predictions)

- **评估指标**：除准确率外，需关注召回率、F1值，尤其在医疗、安防等高风险领域。
### 二、检测分割：从“是什么”到“在哪里”
检测分割任务不仅需要识别物体类别，还需定位其空间位置，分为目标检测（Bounding Box）和实例分割（Pixel-level）。
#### 目标检测技术栈
- **两阶段模型**：R-CNN系列（Fast R-CNN、Faster R-CNN）先通过RPN（区域提议网络）生成候选框，再分类和回归。Faster R-CNN在VOC2007数据集上mAP达73.2%。
- **单阶段模型**：YOLO（You Only Look Once）系列以速度见长，YOLOv5在Tesla V100上可达140FPS。SSD（Single Shot MultiBox Detector）通过多尺度特征图提升小目标检测能力。
- **关键挑战**：密集目标检测（如人群计数）、小目标检测（如遥感图像中的车辆）、实时性要求（如自动驾驶）。
#### 实例分割技术
- **Mask R-CNN**：在Faster R-CNN基础上增加分割分支，生成像素级掩码。COCO数据集上AP达35.7%。
- **SOLO系列**：无需候选框，直接预测每个位置的中心点和类别，速度更快。
#### 实践建议
- **锚框优化**：根据数据集调整锚框尺寸和比例。例如，在检测长条形物体（如电线杆）时，增加垂直方向的锚框。
- **多尺度训练**：对输入图像进行不同尺度的缩放，提升模型对尺度变化的适应性。
- **损失函数设计**：结合分类损失（Cross-Entropy）和回归损失（Smooth L1），实例分割需额外添加Dice Loss。
### 三、人体分析：从姿态到行为的理解
人体分析涵盖姿态估计、动作识别、行人重识别（ReID）等子任务，是智能监控、运动分析的核心技术。
#### 关键技术
- **2D姿态估计**：OpenPose采用自底向上的方法，先检测关键点（如肩、肘），再通过PAF（部分亲和场）关联肢体。COCO数据集上AP达72.3%。
- **3D姿态估计**：HMR（Human Mesh Recovery）通过参数化模型（SMPL）重建人体三维网格，需多视角或时序信息。
- **行为识别**：基于骨骼的动作识别（如ST-GCN）将人体关节点构建为时空图，通过图卷积提取特征。NTU RGB+D数据集上准确率达92.1%。
#### 实践建议
- **数据标注**：使用Labelme等工具标注关键点，需保证多人场景下的遮挡处理。
- **时序建模**：对视频序列，采用LSTM或Transformer处理时序依赖。例如，使用PyTorch的`nn.LSTM`：
```python
import torch.nn as nn
lstm = nn.LSTM(input_size=17*3, hidden_size=256, num_layers=2)  # 17个关键点，每个点x,y,z

• 轻量化部署：针对移动端，采用MobileNetV3作为骨干网络，或量化模型（如INT8）。

四、三维视觉：从二维到三维的跨越

三维视觉旨在恢复场景或物体的三维结构，包括深度估计、三维重建、点云处理等任务。

关键技术

• 单目深度估计：Monodepth2采用无监督学习，通过视差一致性损失训练，无需真实深度图。
• 三维重建：COLMAP通过SfM（结构从运动）和MVS（多视图立体视觉）重建稠密点云，适用于文物数字化。
• 点云处理：PointNet++直接处理无序点云，通过局部特征聚合实现分类和分割。ModelNet40数据集上分类准确率达90.7%。

实践建议

• 传感器融合：结合RGB-D相机（如Kinect）或LiDAR数据，提升深度估计精度。
• 体素化处理：对点云进行体素化（如VoxelNet），将三维数据转换为规则网格，便于卷积操作。
• 渲染优化：在三维重建中，采用Phong着色或PBR（基于物理的渲染）提升真实感。

五、视频分析：时序信息的挖掘

视频分析包括动作检测、视频分类、异常事件检测等任务，需处理时序依赖和空间运动。

关键技术

• 双流网络：Two-Stream CNN分别处理RGB帧和光流图，捕捉外观和运动信息。UCF101数据集上准确率达94.2%。
• 3D卷积：C3D采用3D卷积核同时处理时空维度，适用于短视频分类。
• Transformer架构：TimeSformer将视频分割为时空块，通过自注意力机制建模全局依赖。

实践建议

• 光流计算：使用Farneback算法或FlowNet2.0生成光流图，需注意计算效率。
• 长视频处理：对长时间视频，采用滑动窗口或关键帧提取策略，减少计算量。
• 异常检测：结合正常行为模型（如HMM）和异常评分（如重构误差），适用于安防监控。

总结与展望

计算机视觉的五大核心任务相互关联，共同构成了从图像理解到场景重建的完整技术体系。未来，随着多模态学习（如视觉+语言）、自监督学习（如MAE）和神经渲染（如NeRF）的发展，计算机视觉将在自动驾驶、医疗影像、工业检测等领域发挥更大价值。开发者需持续关注技术演进，结合具体场景选择合适的方法，并注重工程优化（如模型压缩、硬件加速），以实现技术到产品的转化。