计算机视觉五大核心任务解析：从二维到三维的进阶之路

一、分类识别：计算机视觉的基础任务

分类识别是计算机视觉最基础的研究方向，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。从技术演进看，分类识别经历了从传统特征提取（如SIFT、HOG）到深度学习（CNN）的跨越式发展。

技术实现要点：

1. 数据准备：需构建大规模标注数据集（如ImageNet），标注质量直接影响模型性能。建议采用分层标注策略，对细粒度类别进行额外标注。
2. 模型选择：ResNet、EfficientNet等经典架构仍是工业界首选。对于轻量化需求，MobileNet系列通过深度可分离卷积实现参数压缩。
3. 训练技巧：采用数据增强（随机裁剪、色彩抖动）提升泛化能力；使用标签平滑（Label Smoothing）缓解过拟合；通过知识蒸馏（Knowledge Distillation）将大模型知识迁移到小模型。

典型应用场景：

• 工业质检：通过表面缺陷分类实现零接触检测
• 医疗影像：对X光片进行病灶类型识别
• 农业领域：作物病害自动分类

实践建议：
对于资源有限团队，建议采用预训练模型+微调策略。以PyTorch为例：

import torchvision.models as models
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.fc = torch.nn.Linear(2048, 10)  # 修改最后全连接层
# 后续进行微调训练

二、检测分割：从边界框到像素级的精准定位

检测分割包含两个递进任务：目标检测定位图像中目标的位置，语义分割实现像素级分类。

目标检测技术演进：

1. 两阶段检测器：R-CNN系列通过区域提议网络（RPN）生成候选框，再使用ROI Pooling进行分类。典型代表Faster R-CNN在PASCAL VOC上达到83.8% mAP。
2. 单阶段检测器：YOLO系列将检测视为回归问题，YOLOv7在COCO数据集上实现56.8% AP，速度达161FPS。
3. Anchor-Free方法：FCOS通过中心点预测替代锚框设计，减少超参数数量。

语义分割关键技术：

• 编码器-解码器结构：UNet通过跳跃连接融合低级特征与高级语义
• 空洞卷积：DeepLab系列使用空洞空间金字塔池化（ASPP）扩大感受野
• 注意力机制：DANet通过双注意力模块（通道+空间）提升特征表示

实践建议：
对于小目标检测，可采用以下优化策略：

1. 输入图像分辨率调整至800×1333以上
2. 在FPN结构中增加底层特征融合
3. 使用可变形卷积（Deformable Convolution）增强几何变换建模能力

三、人体分析：行为理解的关键技术

人体分析涵盖姿态估计、行为识别、人体重建三个子方向，在安防监控、运动分析等领域有重要应用。

姿态估计技术方案：

1. 自顶向下方法：先检测人体框，再对每个框进行关键点检测。典型模型HRNet通过多分辨率特征融合保持空间精度。
2. 自底向上方法：先检测所有关键点，再通过关联算法分组。OpenPose使用PAF（Part Affinity Fields）实现高效匹配。

行为识别技术路径：

• 双流网络：融合RGB外观信息与光流运动信息（如TSN网络）
• 3D卷积网络：I3D将2D卷积扩展到时空维度，在Kinetics数据集上表现优异
• 图卷积网络：ST-GCN将人体骨架建模为时空图，实现动作分类

典型应用场景：

• 体育训练：通过动作捕捉分析运动员技术动作
• 医疗康复：监测患者运动功能恢复情况
• 零售分析：统计顾客停留时长与行为轨迹

四、三维视觉：从二维到三维的空间重构

三维视觉旨在恢复场景的几何结构，包含深度估计、三维重建、点云处理等任务。

深度估计技术分类：

1. 单目深度估计：Monodepth2通过自监督学习，利用视差一致性约束训练模型
2. 立体匹配：PSMNet构建代价体积（Cost Volume），通过3D卷积回归深度图
3. 结构光/ToF：主动式深度获取，精度可达毫米级

三维重建技术路线：

• 多视图立体视觉（MVS）：COLMAP通过特征匹配与光度一致性重建点云
• 神经辐射场（NeRF）：将场景表示为连续5D函数，实现高质量新视角合成
• 隐式表面重建：Occupancy Networks通过符号距离函数（SDF）表示三维形状

实践建议：
对于点云处理任务，建议：

1. 使用体素化（Voxelization）或KNN搜索加速邻域查询
2. 采用PointNet++的层级特征提取结构
3. 结合法线估计提升重建质量

五、视频分析：时空信息的综合理解

视频分析需要同时处理空间与时间维度信息，包含动作检测、视频描述、异常检测等任务。

关键技术挑战：

1. 长时依赖建模：LSTM、Transformer等时序模型的应用
2. 运动表示学习：光流估计、双流网络等运动特征提取方法
3. 计算效率优化：3D卷积的分解（如(2+1)D卷积）、时序采样策略

典型解决方案：

• 慢快网络（SlowFast）：使用两条并行路径分别处理低帧率语义信息与高帧率运动信息
• 时序动作定位：BSN通过边界提议网络生成动作片段
• 视频描述生成：S2VT采用编码器-解码器结构，结合注意力机制生成自然语言描述

实践建议：
对于实时视频分析系统，建议：

1. 采用ROI Align替代ROI Pooling减少量化误差
2. 使用知识蒸馏将大模型压缩为轻量级版本
3. 实现级联检测器，前序阶段快速过滤简单背景

未来技术趋势

1. 多模态融合：结合文本、语音等多模态信息提升理解能力
2. 自监督学习：利用对比学习、掩码建模减少标注依赖
3. 边缘计算优化：通过模型剪枝、量化实现实时推理
4. 神经符号系统：结合深度学习与符号推理实现可解释AI

计算机视觉的五大核心任务构成完整的技术体系，从基础识别到复杂场景理解，从二维图像到三维空间重构。开发者应根据具体应用场景选择合适的技术方案，同时关注模型效率与可解释性。随着Transformer架构在视觉领域的深入应用，以及多模态学习的发展，计算机视觉技术正朝着更通用、更智能的方向演进。