【Lecture】沈春华教授专题报告会 - 《计算机视觉发展介绍》

01 什么是CV

人、动物超过百分之九十以上的信息来自视觉系统

CV和image processing的区别：后者low-level：去噪点、恢复清晰度、信号处理 前者：感知、理解

CV：计算机读取、理解以便应用图像信息的一门学科。和人一样Input->sensing equipment->interpreting unit->output

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02 计算机视觉任务

• 物体识别（已经做得比较好了）
• 语义分割（自动驾驶的重要技术）
• 物体检测与实例分割（将很多辆车分开分得很清楚）
• 人脸检测
• 人体姿态估计
• 3D目标检测（不单单是相机，还有3D激光，采集3D点云）
• 视频实例追踪
• 场景重建
• 字符识别（OCR）（已经基本不是问题了）
• 自动驾驶
• 机器视觉
• 医学诊断
• 图像生成（Stable AI 用超大量图片训练出来）
• 风格迁移

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03 计算机视觉中的挑战

• 尺度差异
• 照明条件
• 不同视角
• 姿态
• 遮挡
• 背景干扰

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04 计算机视觉的发展现状

从手工设计特征到网络学习特征：Deep Learning颠覆了很多计算机科学细分领域（十年前 计算机使用的都是人手工设计的特征Hand-crafted features）

BTW：我们现在对自己大脑的运作知之甚少，所以任何说深度学习受人脑神经启发的都是bullshit

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05 Q&A

01：国外的求学经历给您带来了什么？
答：国外的科研大环境会很不同，我做教授的时候只用干三件事对于年轻人出去看看还是有好处的。

02：CV有没有信息安全上的应用？
答：打个比方，视频和图像以假乱真，人眼无法判断出这是否是真实的。有没有可能设计一个算法识别是否伪造？这是和CV紧密结合的。

03：对该领域感兴趣，本科生该怎样规划？
答：首先好好学习。在大一的时候进行通识教育，重要的是数学、统计、英语、编程，要学会取舍，知道自己要干什么，少浪费一些时间。未来不求宽而求精。