计算机视觉

计算机视觉

计算机视觉（Computer Vision），简称CV，包含对象检测、人脸识别、文字识别等。

计算机视觉任务（Visual Task）包括：分类（Classification）、定位（localization）、 检测（detection）和 分割（segmentation），即识别对象的类别，位置，以及所在场景解析与标记。

对象检测

对象检测，Object Detection，是计算机视觉一项基本功能。

R-CNN

Ross Girshick，FAIR研究员，R-CNN 和YOLO 算法的开创者。

R-CNN (（Region-based Convolutional Network）) (Code: Matlab)

1. Region based convolutional networks for accurate object detection and segmentation, TPAMI, 2015.
2. Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation, CVPR 2014.

Fast R-CNN (Code: Python)

1. Fast R-CNN, ICCV 2015.

Faster R-CNN (Code: Matlab, Python)

1. Faster R-CNN Towards real-time object detection with region proposal networks, NIPS, 2015.

YOLO

(Code Yolo)

Yolo_TensorFlow

1. You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection, CVPR 2016

SSD

1. Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg, SSD: Single Shot MultiBox Detector, ECCV 2016.

SSD-Tensorflow

图像语义分割

Semantic Segmentation

mask r-CNN

[x] Ronghang Hu, Piotr Dollár, Kaiming He, Trevor Darrell, Ross Girshick, Learning to Segment Every Thing, https://arxiv.org/abs/1711.10370

计算机视觉应用

人脸识别和辨识

人脸识别和辨识，Face Detection, Recognition and Identification，分为传统机器学习和深度神经网络两大类方法。

• 传统机器学习

特征脸算法（Eigenface）， 局部二值模式（Local Binary Patterns，简称LBP）， Fisherface算法

• 深度神经网络

基于深度神经网络的方法，如 CMU - OpenFace

交通标志识别

学术界和工业界对于交通标志识别（Traffic Sign Recognition，TSR）和交通标志检测（Traffic Sign Detection，TSD）领域的研究由来已久。TSD在TSR正确识别标志类型的基础上，还要求对识别出的交通标志进行定位，与目标检测类似。

在2011年IJCNN的交通标志识别比赛中，Ciresan等人使用深度神经网络的方法，获得了比人类平均识别水平更高的结果，使得科学家们将研究的目光转到了基于深度学习的检测方法上来。

病变图像识别

深度学习在医学领域的应用有广阔的前景。对深度学习用在医学影像的检测研究文献中，谷歌采用深度学习检测糖尿病视网膜病变并得出与医生诊断结果高度一致的结论。

台湾的交通大学的Peng-Jen Chen等人开发了结肠镜成像的计算机辅助诊断系统对结直肠息肉进行类型分类。