计算机视觉的核心是

szcarol617

2小时前发布

核心是人，所谓智能就是硬件在算法支持的基础上能做多少事

椰子の童話

10小时前发布

人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。本文核心数据：计算机视觉市场占比,计算机视觉核心产品及相关产业规模,机器人视觉获投企业业务赛道情况,中国计算机视觉落地赛道特征,中国计算机视觉核心产品及带动相关产业规模预测1、计算机视觉市场占比达到57%得益于深度学习算法的成熟应用，侧重于感知智能的图像分类技术在工业界逐步实现商用价值，助力金融、安防、互联网交通、医疗、工业、政务等领域智能升级。2020年我国计算机视觉产品的市场规模占整个人工智能行业的57%。从规模来看，我国计算机视觉在2020年核心产品的市场规模将达到1亿元，与此同时，和计算机视觉有关的计算机通信设备销售、医疗器械等专用设备销售、工程建设、传统业务效益转化等带动相关产业规模超过2200亿元。2、安防、金融、医疗等赛道收到重视在近年获投的146家计算机视觉创业公司中，热门赛道集中于零售、安防、制造、政务、医疗。零售业是国民经济第三大行业，利用计算机视觉，零售业可基于场景化营销、商品识别分析、消费者识别分析和无人商超等应用，为提升营销转化率、门店运营智能化改革提供途径;安昉是计算机视觉落地最早的场景之一，海量视频的有效利用存在巨大挑战，完全依靠人工费时费力，而安防影像智能分析则可有效缓解这一问题;制造业是国民经济的支柱，对计算机视觉的使用包括智慧现场安监、设备在线监测与运维、智能检测运维、智能辅助运输和工业视觉质检等方向，链条长且场景多样，也孕育了批新兴AI企业。针对这些行业主要的赛道特征，可以分析出，针对公安、金融、矿山等主管部门释放了非常明确的利好信号或大额持续投资的行业，主要机遇在于将产品打磨到足够精准、鲁棒性足够强，以便进入髙门槛的准入供应池，同时通过解决高难度情形的硬实力卡位;针对医疗、能源和制造等这种极具战略意乂、发展空间极大，但是或陷入长审批周期、或限于审慎性难以快速释放需求的行业，主要机遇在于抢先打通产品进入行业生态圈的渠道和链条，以及谋划过政府、行业生态圈的核心集团企业等途径，积极参与公共服务平台建设，建立从上向下拓展的先发优势，抢先获得大量训练数据与场景理解。3、未来发展赛道规模将达6千亿一方面随着计算机视觉的进一步发展，技术的更新将促使产业规模进一步增长，另一方面，计算机视觉和产业融合的加深，也将扩大相关产业规模。预计到2025年我国技术及视觉核心产品及带动的相关产业规模将达到6000亿。其中计算机视觉核心产业复合增长率达到9%，计算机视觉带动相关产业的复合增长率达到5%。以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》

小蘑菇110

11小时前发布

计算机视觉是一个很大的范畴的总和，有两种学习方式，一种是阅读基础书，搞懂它的每一部分；另一种是找一个问题，看文献，编程实现，不断往深走。这两种学习方式是互补的，如果你看了好几年书还不能上手解决问题，或者只会解决某些很特殊的问题，对其他问题束手无策都不算成功。因此你需要把看书掌握一般知识和编程实验解决具体问题齐头并进。下面说你要干什么：下载安装OpenCV2OpenCV是一个非常强大的计算机视觉库，包括了图像处理、计算机视觉、模式识别、多视图几何的许多基本算法，有c++和Python两种接口。学习的材料首先是安装目录下doc文件夹里的帮助文档，提供所有函数的用法，任何时候对任何函数有疑问请查阅帮助文档，安装目录下还提供一大堆写好的演示程序供参考；《OpenCV_2 Computer Vision Application Programming Cookbook》是一本比较基础的介绍材料，它的缺点是没有介绍分类器（模式识别）方面的函数怎么用。虽然网上还有其他很多流行的库，比如处理特征点的VLfeat，处理点云的PCL，处理GPU运算的CUDA，处理机器人问题的ROS和MRPT，但是这些都是你在解决具体问题时才会考虑去用的东西，如果你想快速读取视频、做个屏幕交互程序、使用流行的分类器、提取特征点、对图像做处理、进行双目重建，OpenCV都提供相应函数，因此在你不知道该把余生用来干什么的时候，先装OpenCV学习。读综述Computer Vision: Algorithms and Application。这本书用1000页篇幅图文并茂地浏览了计算机视觉这门学科的诸多大方向，如果你不知道计算机视觉是一门搞什么的学科，这本书是你绝佳的选择。它的优点是涉猎了大量文献，缺点是缺乏细节，因此很显然只读这本书你根本没法上手工作，因为它讲的实在是太粗糙了。如果你对其中的某一部分感兴趣，就请去读相关文献，继续往下走，这就是这本书的意义。有中文版，但是翻译的不好，也不建议你细细去读，看看里面的图片即可。Computer Vision: Models, Learning, and Inference：这本书是我认为研究生和高年级本科生入门计算机视觉最好的教材。它内容丰富，难度适中，推导翔实，语言流畅，强烈推荐你花2个月时间把这本书读完。多视图几何Multiple View Geometry in Computer Vision：这本书是多视图几何的圣经，意思就是说想搞三维重建或者图像测量之类的项目，这本书是必读的。它需要你有线性代数的基本知识，会SVD分解即可。第一版有中文版，翻译的非常好，但是已经绝版了，可以上淘宝高价买一本，第二版添加的内容很少，在网上可以下载到。模式识别模式识别核心就是训练一个函数来拟合手头的数据，如果数据的标签是离散的，称为分类问题，如数据的标签是连续的，称为回归问题；分类又分有监督分类和无监督分类，有监督分类器有神经网络、支持向量机、AdaBoost、随机场、树模型等等。当你拿到一大堆数据，需要从里面找关系的时候，一般都需要使用模式识别算法来训练一个函数/分类器/模型，因此模式识别是机器学习的核心。《模式分类（第二版）》：这是一本适合普通读者阅读的教材，介绍了模式识别中经典的分类器，讲解细致，语言生动，难度适中，每一个算法都有伪代码。The Elements of Statistical Learning：这本书使用严谨的数学工具分析模式识别算法，它比较难，但是非常深刻。每拿到一个模型它都会分析这个模型在数学上是如何构造的，并且推导模型的分类错误率。分析和推导是这本书的精髓。Pattern Recognition and Machine Learning：这是一本从贝叶斯学派的角度分析模式识别模型的书，它使用的工具主要是概率论，比较难，非常深刻，内容非常丰富。虽然这两本书很难，但是它们用到的数学知识不过是基本的概率论和线性代数，只是用的比较活，计算机视觉这个学科需要的数学知识也是这个水平。图形学图形学教材首先推荐《计算机图形学与几何造型导论》，这本书用流畅的语言介绍了图形学的基础知识，选材有趣，推导简洁但是绝不跳步走，保证你能看懂而且不会看烦。光线追踪器我看过一本薄的《Realistic Ray Tracing》和一本厚的《Ray Tracing from the Ground Up》，两本书都有代码。后一本内容极其丰富，有中文版，翻译尚可。后一本唯一的缺点就是讲不清楚BRDF，但这恰恰是前一本的亮点。还有一些比较偏的书，比如偏微分方程在图像处理中的应用、细分、压缩感知、马尔科夫随机场、超分辨率分析，概率机器人、多尺度几何分析，这些领域都有各自的名著，你在某个领域深挖的时候，类似这样的书可能会出现在参考文献中，那时再看不迟。读文献写到书里的知识基本上都有些过时，你得通过看文献掌握各个领域最新的发展动态。计算机视觉的顶级期刊有两个PAMI和IJCV，顶级会议有ICCV和CVPR，在科学网—[转载]计算机视觉方向的一些顶级会议和期刊有更加详细的介绍。