师资培训-1、深度学习入门(计算机视觉)
2024年计算机视觉工程师培训资料
利用卷积神经网络（CNN）对图像进行特征提取，然后采用RPN 、Fast R-CNN等算法进行目标检测和分类。
基于无监督学习的目标检测
通过聚类、异常检测等无监督学习方法，发现图像中的异常区域或 目标。
目标跟踪方法
1 2 3
基于滤波的目标跟踪
利用卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，对目标在连 续帧之间的运动状态进行估计和预测。
ResNet引入了残差学习的思想，通过 跨层连接解决了深度神经网络训练过 程中的梯度消失问题，使得网络可以 设计得更深。
VGGNet
VGGNet是一个经典的卷积神经网络 模型，通过反复堆叠3x3的小型卷积 核和2x2的最大池化层，构建了较深 的网络结构，取得了很好的效果。
特征描述与匹配
特征描述子
对提取的特征进行量化，形成特征描述子，以便于后续的特征匹配和分类等任务。
通过三维重建技术复原历史文 物或遗址，结合虚拟现实技术
实现远程参观和互动体验。
城市规划与建筑设计
利用三维重建技术生成城市或 建筑的三维模型，结合虚拟现 实技术进行方案展示和评审。
游戏娱乐产业
在游戏开发中，运用三维重建 和虚拟现实技术打造逼真的游 戏场景和角色，提供沉浸式游 戏体验。
医学领域应用
通过三维重建技术生成人体器 官或组织的三维模型，结合虚 拟现实技术进行手术模拟和医
人脸识别是计算机视觉 的一个重要应用领域， 它利用图像处理和计算 机学习的技术，将人脸 特征提取和比对，实现 身份识别和安全控制等 应用。
医学影像分析是医学领 域中的一个重要应用， 它利用计算机视觉技术 对医学影像进行处理和 分析，辅助医生进行疾 病诊断和治疗。
工业机器人需要依靠计 算机视觉技术来实现对 工件的识别和定位，以 及自动化生产线上的各 种操作。
2024年计算机视觉培训资料
基于曲线演化理论，通过求解 偏微分方程实现图像分割。
特征描述与匹配算法
SIFT特征
尺度不变特征变换（Scale-Invariant Feature Transform ），提取图像中的关键点并生成描述子，用于图像匹配和 识别。
ORB特征
带方向的FAST和旋转的BRIEF（Oriented FAST and Rotated BRIEF），结合了FAST关键点检测和BRIEF描述 子生成方法，具有较快的运算速度。
基础知识
学习计算机视觉需要具备一定的数学基础，如线性代数、概 率论和统计学等。此外，还需要了解图像处理、计算机图形 学等相关知识。
技能要求
掌握至少一门编程语言（如Python、C等），熟悉常用的计 算机视觉库（如OpenCV、PIL等），具备一定的算法设计和 实现能力，以及良好的实验设计和数据分析能力。
2023
PART 02
图像处理技术
REPORTING
图像增强与变换方法
01
02
03
04
直方图均衡化
通过拉伸像素强度分布来增强 图像对比度，使得图像的亮度
分布更加均匀。
傅里叶变换
将图像从空间域转换到频率域 ，便于进行滤波、去噪等操作
。
图像平滑
采用均值滤波、中值滤波等方 法去除图像中的噪声。
图像锐化
2023
2024年计算机视觉培 训资料
汇报人：XX
2024-01-29
XX
REPORTING
2023
目录
• 计算机视觉概述 • 图像处理技术 • 深度学习在计算机视觉中应用 • 计算机视觉前沿技术动态 • 实践案例分析与经验分享 • 挑战与未来发展趋势预测
从零开始学习计算机视觉技术的基础知识
从零开始学习计算机视觉技术的基础知识计算机视觉技术（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够“看”和“理解”图像或视频。
学习计算机视觉技术的基础知识是掌握这一领域的必要条件。
本文将为你介绍从零开始学习计算机视觉技术的基础知识。
1. 图像处理基础图像处理是计算机视觉技术的基础，了解图像的基本概念和处理方式是学习计算机视觉的第一步。
图像由像素组成，在计算机中通常以矩阵的形式表示。
了解图像的亮度、对比度以及色彩空间等概念，并能够进行基本的图像处理操作，例如模糊、锐化、边缘检测等。
2. 特征提取与描述特征提取是计算机视觉中的核心任务之一，它通过分析图像中的特定模式或结构来识别和描述图像。
学习特征提取的基础知识是理解不同特征的概念和原理，并学会运用常用的特征提取方法，如SIFT、SURF、HOG等。
此外，了解特征描述符的计算和匹配方法也是必要的。
3. 目标检测与识别目标检测与识别是计算机视觉的重要任务，它可以识别图像或视频中的特定对象或目标。
学习目标检测与识别的基础知识包括掌握不同的检测算法和识别模型，如Haar特征、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
此外，理解目标检测与识别的评价指标和常用的数据集也是必要的。
4. 图像分割与语义分析图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，而语义分析是对图像进行更深入的理解和理解。
学习图像分割与语义分析的基础知识包括了解不同的分割算法和语义分析模型，如阈值分割、分水岭算法、语义分割网络等。
此外，了解图像语义分析的应用和挑战也是重要的。
5. 三维重建与摄影测量三维重建与摄影测量是基于图像或视频数据重建三维场景或测量物体尺寸的过程。
学习三维重建与摄影测量的基础知识包括了解三维重建的原理和流程，如立体视觉、结构光等。
此外，了解摄影测量的相关理论和方法，如相机标定、稠密重建等也是必要的。
6. 深度学习与计算机视觉深度学习在计算机视觉中有广泛的应用，它利用神经网络模型来解决图像处理和分析的问题。
计算机视觉技术与模式识别培训课件
基于滤波的目标跟踪
利用滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）对目标进行跟踪，通过对目标状态的预测和更新来实现跟踪。
介绍人脸检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如MTCNN、Siamese网络等。
人脸检测与跟踪
介绍车辆检测与跟踪的应用场景和技术原理，以及常见的算法和模型，如YOLO、SSD等。
前向传播与反向传播
神经网络通过前向传播计算输出结果，通过反向传播调整网络参数以优化目标函数。反向传播算法是神经网络训练的核心。
损失函数与优化器
损失函数用于衡量网络预测结果与实际结果的差距，优化器则用于调整网络参数以最小化损失函数。常见的损失函数有均方误差、交叉熵等，常见的优化器有梯度下降、Adam等。
应用领域
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉的应用前景将更加广阔。未来，计算机视觉将在自动驾驶、智能家居、智能医疗等领域发挥更大的作用。同时，随着5G、物联网等新技术的普及，计算机视觉的应用场景也将更加丰富。
前景
图像预处理与特征提取方法
02
灰度化
去噪
二值化
归一化
01
02
03
04
将彩色图像转换为灰度图像，减少检测与避让。通过图像处理和机器学习技术，实时检测道路上的行人，并根据行人的位置和速度，自动规划安全避让路径。
案例二
基于深度学习的交通信号识别。利用深度学习技术，对交通信号灯进行准确识别和分类，确保自动驾驶车辆在复杂交通环境中的安全行驶。
案例三
基于多传感器融合的自动驾驶系统。结合激光雷达、摄像头、毫米波雷达等多种传感器，实现全方位、多层次的环境感知和目标跟踪，提高自动驾驶系统的可靠性和安全性。
车牌识别
对印刷或手写文字进行图像预处理和特征提取，识别出文字内容，用于文档数字化和自然语言处理等领域。
计算机视觉基础知识详解
计算机视觉基础知识详解计算机视觉（Computer Vision）是一门涉及如何使计算机“看到”和理解图像的学科。
它结合了计算机科学、人工智能和机器学习等多个领域的知识，旨在开发算法和技术，使计算机能够模拟人类的视觉能力。
本文将详细介绍计算机视觉的基础知识，包括图像获取、图像处理、特征提取、目标检测和图像分类等方面。
一、图像获取图像获取是计算机视觉的起点。
图像可以通过相机、摄像机、扫描仪等设备获取。
数字图像是由离散的像素点组成，每个像素点包含了图像的亮度和颜色信息。
在计算机视觉中，我们需要了解图像的分辨率、色彩空间和图像格式等概念。
1. 分辨率：指图像中像素的密度，通常用像素数表示。
分辨率越高，图像越清晰，但同时也增加了计算机处理的负担。
2. 色彩空间：指用来描述图像色彩的模型。
常见的色彩空间有RGB、CMYK和HSV等。
3. 图像格式：常见的图像格式有JPEG、PNG、GIF等，不同的格式具有不同的压缩算法和特点。
二、图像处理图像处理是对获取到的图像进行预处理，以提高图像质量或者准备用于后续的处理任务。
常见的图像处理任务包括图像滤波、图像修复和图像增强等。
1. 图像滤波：使用一定的算法对图像进行模糊、锐化、降噪等操作，以改变图像的外观或者去除噪声干扰。
2. 图像修复：通过填充、插值等方法修复图像中的缺失或损坏部分。
3. 图像增强：增加图像的对比度、锐度或者色彩饱和度，以改善图像的视觉效果。
三、特征提取特征提取是计算机视觉中非常重要的一步，它将图像中的关键信息提取出来，用于后续的分析和处理。
常见的特征包括边缘、角点、纹理和颜色等。
1. 边缘检测：通过寻找图像中灰度级变化剧烈的地方，找出图像的边界信息。
2. 角点检测：角点是图像中具有明显角度变化的地方，可以用于图像匹配和目标跟踪。
3. 纹理分析：通过提取图像中的纹理信息，可以用于图像分类和目标检测等任务。
4. 颜色特征：颜色是图像中常用的一个特征，在图像分割和图像检索中有广泛的应用。
计算机视觉技术基础知识文档
计算机视觉技术基础知识文档研究摘要本文档为新入职的科研人员提供了计算机视觉技术的基础知识，主要涵盖了图像处理、特征提取、目标检测等内容。
同时文档的适合性广泛，阅读群体可以包括希望从事计算机视觉事业的人，了解该行业的学生等。
文档结构和主要内容本文档共分为五章，包括主要方法介绍、应用领域、技术路线图、实验案例和结论等内容。
主要方法介绍计算机视觉是计算机科学的一个分支，负责让计算机从图像和视频中提取有用的信息。
计算机视觉的主要方法包括图像处理、特征提取、目标检测等。
•图像处理图像处理是计算机视觉的第一步，负责处理和清洗图像数据。
图像处理可以包括图像滤波、图像分割等任务。
•特征提取特征提取是计算机视觉的第二步，负责从图像中提取特征。
特征提取可以包括边缘检测、角点检测等任务。
•目标检测目标检测是计算机视觉的第三步，负责检测和识别图像中的目标。
目标检测可以包括物体检测、人脸检测等任务。
应用领域计算机视觉的应用领域包括图像识别、视频分析、人机交互等方面。
•图像识别图像识别是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机从图像中识别和分类对象。
计算机可以通过图像识别技术，从图像中提取有用的信息，如识别人脸、车牌号等。
•视频分析视频分析是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机从视频中提取有用的信息。
计算机可以通过视频分析技术，从视频中提取有用的信息，如识别人脸、车牌号等。
•人机交互人机交互是计算机视觉的一个主要应用领域，负责让计算机与人类进行交互。
计算机可以通过人机交互技术，让人类与计算机进行交互，如语音识别、手势识别等。
技术路线图计算机视觉的技术路线图包括以下几个步骤：1.数据收集数据收集是计算机视觉的第一步，负责收集和处理数据。
数据可以从各种来源中获取，如数据库、文件、传感器等。
2.数据预处理数据预处理是计算机视觉的第二步，负责处理和清洗数据。
数据预处理可以包括数据清洗、数据变换等任务。
3.特征提取特征提取是计算机视觉的第三步，负责从数据中提取特征。
如何学习计算机视觉
如何学习计算机视觉计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，它致力于实现计算机通过图像或视频数据来模拟人类视觉的过程。
随着技术的进步和应用领域的扩展，计算机视觉受到了越来越多的关注。
那么，对于想要学习计算机视觉的人来说，应该如何入门呢？本文将从学习路径、必备知识和实践项目等方面进行探讨。
一、学习路径学习计算机视觉的人可以按照以下路径来进行系统学习：1. 基础知识学习：首先要了解基础知识，包括线性代数、概率论和数学分析等数学基础，以及图像处理、模式识别和机器学习等计算机视觉的基本概念和理论。
2. 学习编程语言：计算机视觉的实现离不开编程，学习一门编程语言是必不可少的。
Python是目前应用最广泛的计算机视觉编程语言，具有简洁易学和丰富的库支持等特点。
3. 掌握机器学习算法：机器学习是计算机视觉领域中的核心技术之一，掌握常见的机器学习算法，如支持向量机、决策树和神经网络等，对于进行图像分类、目标检测和图像分割等任务至关重要。
4. 深入了解深度学习：深度学习是计算机视觉领域的热门技术，通过多层神经网络实现高层抽象的特征提取和图像识别，因此对于学习计算机视觉来说，深入了解深度学习的原理和应用也是必须的。
5. 实践项目：在掌握了基础理论和技术后，通过完成实践项目来巩固知识和提高能力。
可以选择一些经典的计算机视觉项目，如人脸识别、目标检测或图像生成等，通过实践锻炼自己的实际操作和问题解决能力。
二、必备知识对于学习计算机视觉而言，以下知识是必不可少的：1. 数学基础：线性代数、概率论和数值分析是计算机视觉的重要基础知识，线性代数用于描述图像的变换和分析，概率论用于模型的建立和参数估计，数值分析则是实现计算机视觉算法的基础。
2. 图像处理：图像处理是计算机视觉的基础技术之一，包括图像滤波、边缘检测、图像增强和图像分割等，掌握图像处理的方法和技巧对于进行图像的前期处理和特征提取至关重要。
3. 机器学习算法：机器学习是计算机视觉中的核心技术，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
计算机视觉基础培训课程
计算机视觉基础培训课程计算机视觉是一门涉及图像处理、模式识别和机器学习等领域的学科，它通过计算机算法和技术实现对图像和视频数据的理解和分析。
如今，计算机视觉技术已经应用于许多领域，包括自动驾驶、医学影像分析、人脸识别等等。
为了提供对计算机视觉的深入了解和技术应用能力的培养，我们推出了计算机视觉基础培训课程。
一、课程简介计算机视觉基础培训课程旨在帮助学员掌握计算机视觉的基本原理、算法和技术，并通过实践项目提高实际应用能力。
课程包括以下主要内容：1. 图像处理基础：介绍图像的表示和处理方法，包括滤波、边缘检测、图像增强等。
2. 特征提取与描述：介绍特征提取和描述的方法，如SIFT、SURF等，并讲解特征匹配的原理和应用。
3. 目标检测与识别：介绍目标检测和识别的基本概念和算法，包括Haar特征、HOG特征和卷积神经网络等。
4. 图像分割和图像识别：讲解图像分割和图像识别的方法，包括阈值分割、基于区域的图像分割等。
5. 三维重构与摄像机标定：介绍三维重构和摄像机标定的原理和方法，如多视图几何、立体视觉等。
二、培训目标通过学习计算机视觉基础培训课程，学员将具备以下能力和技能：1. 理解计算机视觉的基本原理和概念，对图像和视频数据具有深入的理解和分析能力。
2. 掌握图像处理和特征提取的方法和算法，能够应用于实际问题中。
3. 熟悉目标检测和识别的流程和技术，能够实现基本的目标检测和识别任务。
4. 理解图像分割和图像识别的原理和方法，并能够应用于实际项目中。
5. 掌握三维重构和摄像机标定的原理和技术，能够实现三维场景的重建和摄像机参数的校准。
三、培训方式计算机视觉基础培训课程采用结合理论讲解和实践项目的方式进行教学。
课程内容将通过幻灯片和演示视频进行讲解，并提供相关的代码和实验材料供学员练习和实践。
1. 线上学习：学员可以通过线上平台进行自主学习，按照自己的进度学习课程内容。
2. 线下培训：我们也提供线下培训班，学员可以参加面对面的培训课程，与讲师进行互动和交流。
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特征提取 索引技术 相关反馈 重排序
早期图像识别技术
早期图像识别技术的问题：全局特征丢掉了图像细节
正确匹配
错误匹配
传统图像识别技术
早期图像识别技术(1990-2003) 中期图像识别技术(2003-2012)
$90bn (£51bn) to $100bn this year, a
threefold inCchreinasae, otrna2d0e0,4's $32bn. The CommesrucerpMluinsi,sctroymsamidetrhcees,urplus would
be creeatxepdobrytsa,pimredpioctretds,3U0%S,jump in exporytsutaon$,7b5a0nbnk,, cdoommpaersetdicw, ith a 18% rise in imfpoorretisgtno,$in66c0reban.seTh, e figures are lliokneglyatrogufuerdtthtrheaardtaeCn,hnvionayalt'usheeexUpSo,rwtshairceh has
处理流程（1990-2003）
互联网
图像数据库(小型)
特征抽取
图像采集
Index
输入查询
查询图像
特征抽取 相似度计算
返回结果
特征提取 索引技术 相关反馈 重排序
早期图像识别技术
全局特征提取：用全局的视觉底层特性统计量表示图像
颜色
形状 纹理
特征向量
特征提取 索引技术 相关反馈 重排序
早期图像识别技术
原图片
向量空间映射
向量表示
特征提取 索引技术 相关反馈 重排序
早期图像识别技术
特征变换：提高特征表示性能
空间变换
空间变换
相似的物体 距离近
不相似的物 体 距离远
manifold learning / embedding：映射为低维空间下的向量表示，
常用方法如PCA、MDS、 ISOMAP、LLE、 Laplacian Eigenmap
反馈类型
Explicit feedback ：反馈正例或者负例 Implicit feedback: 根据可观察的行为推断用户意图
特征提取 索引技术 相关反馈 重排序
早期图像识别技术
重排序
Text Query:
“beach”
Text-based search
Initial ranked
list
特征提取 索引技术 相关反馈 重排序
早期图像识别技术
简单特征变换中心化归一化去相关白化
特征提取 索引技术 相关反馈 重排序
早期图像识别技术
索引技术
穷举搜索
效率太低，时间复杂度太高
改进方式
牺牲精度，寻找近似的最近 邻居
常用方法
KD-Tree, LSH (Locality Sensitive Hashing)
SSH [CVPR10]; SPLH[ICML10];
KSH [CVPR12]; LDAHash [PAMI12]; IsoH [NIPS12]; MLBE [SIGKDD12];
DGH [NIPS14]; GCC [ECCV14];
PTH[ACMMM18]; DBIH[Trans. on MM 18];
Semantic Hashing BRE [NIPS09];
[SIGIR07];
KLSH [ICCV09];
Product Quantization [PAMI11];
AGH [ICML11];
HamH [IJCAI13];
ITQ [CVPR11];
LCMH [ACMMM13];
MLH [ICML11];
原始数据
SpH方法
Zhendong Mao et al, Post Tuned Hashing: A New Approach to Indexing High-dimensional Data. , ACM MM 2018.
PTH方法
早期图像识别技术
索引技术代表性工作
SIKH [NIPS09];
全局特征示例
颜色 特征
纹理 特征
形状 特征
特征提取 索引技术 相关反馈 重排序
早期图像识别技术
全局特征提取：图片被表示成向量
c1
颜色特征
.
.
ci
形状特征
t1
.
.
tj
纹理特征
s1
.
.
s
k
1
概述
2 传统图像识别技术
3 深度学习与图像识别
4
课程实践
目标、挑战、图像识别基本框架
早期图像识别技术（1990-2003） 中期图像识别技术（2003-2012）
深度学习发展历程、为什么使用深度学 习、如何使用深度学习
实践：手写数字识别
概述
图像识别目标 图像识别挑战 图像识别基本框架
图像识别理想目标
问题2: 怎么把图像区块表示为向量?
答：特征描述子（ Feature Descriptor ）
后处理
中期图像识别技术
局部特征
特征检测子 Feature Detector：
检测图像区块中心位置（ interest points）
稳定：Stable to image changes, e.g., zoom-in, zoom-out, rotation, illumination, affine 重复：Highly repeatable among visually similar images.
课程实践
目标、挑战、图像识别基本框架
早期图像识别技术（1990-2003） 中期图像识别技术（2003-2012）
深度学习发展历程、为什么使用深度学 习、如何使用深度学习
实践：手写数字识别
传统图像识别技术
早期图像识别技术(1990-2003) 中期图像识别技术(2003-2012)
早期图像识别技术(1990-2003)
图像识别面临挑战
语义鸿沟(Semantic Gap)现象
又例如：不相似的视觉特性,相同的语义概念
概述
图像识别目标 图像识别挑战 图像识别基本框架
图像识别基本框架
测量空间
特征空间
类别空间
图像识别基本框架（场景识别、目标识别、人脸识别…）
目录
1
概述
2 传统图像识别技术
3 深度学习与图像识别
4
让计算机像人一样理解图像
我们看到的
计算机看到的
图像识别实际目标
让计算机将语义概念相似的图像划分为同一类别
概述
图像识别目标 图像识别挑战 图像识别基本框架
图像识别面临挑战
语义鸿沟(Semantic Gap)现象
Semantic Gap: the gap between low-level visual features and high-level concepts（图像的底层视觉特性和高层语义概念之间的鸿沟） 例如：相似的视觉特性(color, texture, shape，…) ,不同的语义概念
unfairly helped by a deliberately
undervalued yuan.
Bag-of-Words model
中期图片识别技术
图片能被表示为视觉词袋(Bag-of-Visual Words)吗？
图像
视觉词袋
?
中期图片识别技术
中期图像识别框架
输入图像 在线
Database
中期图片识别技术（2003-2012）
一图胜千言
哪一千言呢?
中期图片识别技术
文本搜索的经典模型：词袋模型（ Bag-of-Words ）
Of all the sensory impressions
pepxreoprcceeerpieetdniiocvnnegisssotueaofanrttelhsh,oetephrwebeyror,dacrboielndrmp,aattiinrhniooae,unnvnt,idsounuaeslsi.sOur based reestsiennatila,lclyeorenbthraelmcoesrstaegxe,s that reach the beryaein, cfreolml, ouprtiecyaels. For a long time it wneasrvtheo,uimghatgtheat the retinal image was tHraunbsmeli,ttWediepsoeinlt by point to
Hession-Affine Harris-Affine
DoG Invariant Rotation Rotation, Scale
Rotation, Scale
Rotation, Scale, Affine Rotation, Scale, Affine
CBE [ICML14];
Composite Quantization [ICML14]
LLH [CVPR14];
Additive quantization [CVPR14];
重排序
早期图像识别技术
相关反馈
Human in the loop
Collaborative vs. passive users