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計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一般包括如下五類關(guān)鍵技術(shù)。

（1）圖像分類

圖像分類主要研究?jī)?nèi)容是對(duì)圖像進(jìn)行特征描述。通常，圖像分類算法通過(guò)手工特征或者特征學(xué)習(xí)方法對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行全局描述，并依據(jù)圖像特征圖的不同語(yǔ)義信息進(jìn)行分類，該技術(shù)廣泛應(yīng)用于人臉識(shí)別、手寫(xiě)文件或印刷識(shí)別、車輛識(shí)別等場(chǎng)景。常用的圖像分類模型包括：AlexNet[1]、VGG[2]、ResNet[3]、InceptionV4、MobileNetV3[4]、ShuffleNet等。

（2）目標(biāo)檢測(cè)

作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要分支，目標(biāo)檢測(cè)的任務(wù)是在一幅圖像或視頻中找到目標(biāo)類別以及目標(biāo)位置。與圖像分類不同，目標(biāo)檢測(cè)側(cè)重于物體搜索，被檢測(cè)目標(biāo)必須有固定的形狀和輪廓；而圖像分類可以是任意目標(biāo)包括物體、屬性和場(chǎng)景等。目標(biāo)檢測(cè)已在人臉識(shí)別和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域取得了非常顯著的效果，經(jīng)典的檢測(cè)模型有YOLOV3、SSD[t5]和Faster RCNN[6]。

（3）圖像分割

圖像分割指的是將數(shù)字圖像細(xì)分為多個(gè)圖像子區(qū)域（像素的集合，也被稱作超像素）的過(guò)程。圖像分割的目的是簡(jiǎn)化或改變圖像的表示形式，使得圖像更容易理解和分析。圖像語(yǔ)義分割是一個(gè)像素級(jí)別的物體識(shí)別，即每個(gè)像素點(diǎn)都要判斷它的類別。Mask R-CNN[7]就是一種經(jīng)典的實(shí)力分割網(wǎng)絡(luò)。

（4）場(chǎng)景文字識(shí)別

場(chǎng)景文字識(shí)別分為兩部分，首先通過(guò)目標(biāo)檢測(cè)檢測(cè)出目標(biāo)區(qū)域，然后通過(guò)CRNN-CTC模型將網(wǎng)絡(luò)特征轉(zhuǎn)為文字序列。場(chǎng)景文字識(shí)別廣泛應(yīng)用于路牌識(shí)別、車牌檢測(cè)等領(lǐng)域。

（5）圖像生成

 圖像生成是指使用對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）根據(jù)輸入的隨機(jī)噪聲或向量生成目標(biāo)圖像。生成器、識(shí)別器是對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的重要組成部分。