计算机视觉（Computer Vision，CV）是人工智能（AI）的重要应用领域之一，主要涉及从图像或视频中提取、分析和理解信息。CV类任务主要包括以下几种核心任务：
1. 图像分类（Image Classification）
- 任务描述：识别图像中的主要物体或场景，并将其归类到预定义的类别中。例如，判断一张图片是“猫”还是“狗”。
- 典型应用：人脸识别、医学影像分析、自动驾驶中的交通标志识别13。
2. 目标检测（Object Detection）
- 任务描述：不仅识别图像中的物体类别，还要定位其位置（通常用边界框标记）。
- 典型算法：R-CNN系列（Faster R-CNN）、YOLO系列、SSD等25。
应用场景：安防监控、自动驾驶（行人/车辆检测）、无人机目标追踪5。
3. 图像分割（Image Segmentation）
- 任务描述：将图像划分为多个区域或对象，分为：
语义分割（Semantic Segmentation）：为每个像素分配类别标签（如道路、行人）。 - 实例分割（Instance Segmentation）：区分同一类别的不同个体（如不同的人）。
- 典型模型：U-Net、Mask R-CNN、DeepLab12。
4. 超分辨率重建（Super Resolution, SR）
- 任务描述：提高图像的分辨率，使其更清晰。
- 应用场景：监控视频增强、医学影像优化、老照片修复13。
5. 关键点识别（Key Point Detection）
- 任务描述：检测图像中的关键点（如人脸特征点、人体关节）。
- 典型应用：姿态估计、动作识别、虚拟现实（VR）中的动作捕捉13。
6. 图像生成（Image Generation）
- 任务描述：根据输入（如文本、草图）生成新的图像。
- 典型技术：生成对抗网络（GAN）、扩散模型（如Stable Diffusion）。
- 应用场景：艺术创作、游戏设计、广告合成18。
7. 度量学习（Metric Learning）
- 任务描述：学习如何衡量图像之间的相似性（如人脸识别中的特征匹配）。
- 典型应用：人脸验证、商品检索13。
8. 三维视觉（3D Vision）
- 任务描述：从2D图像恢复3D信息（如深度估计、点云重建）。
- 应用场景：自动驾驶、机器人导航、增强现实（AR）2。
9. 光流估计（Optical Flow）
- 任务描述：计算视频帧之间的像素运动，用于运动分析。
- 应用场景：视频压缩、动作识别4。
这些任务通常依赖于深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等28。随着技术的发展，CV任务在医疗、安防、自动驾驶、娱乐等领域发挥着越来越重要的作用。
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