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视觉感知技术
资料介绍
一、视觉感知技术概述
视觉感知技术是计算机科学、人工智能、认知神经科学等多学科交叉融合形成的前沿技术，核心目标是让机器具备类似人类视觉系统的感知与理解能力，能够从图像、视频等视觉信号中提取有效信息，完成对场景、目标、行为的识别、理解与推断，从而支撑各类智能化决策与行动。人类获取外界信息约80%来自视觉通道，因此让机器拥有高效视觉感知能力，是人工智能实现类人智能化的核心基础之一，也是当前智能制造、自动驾驶、智慧医疗、安防监控等众多领域实现数字化升级的核心技术支撑。
从发展历程来看，视觉感知技术的演进大致可以分为三个阶段：第一阶段是传统机器视觉阶段，主要依赖人工设计特征与浅层机器学习算法，通过手动提取边缘、纹理、形状等低级视觉特征，再结合分类器完成简单的目标识别任务，这类方法仅能应对背景简单、目标固定的场景，泛化能力极差；第二阶段是深度学习驱动的计算机视觉阶段，2012年AlexNet在ImageNet图像分类任务中取得突破性成绩后，卷积神经网络（CNN）成为视觉感知的核心框架，通过端到端的训练自动从海量数据中提取从低级到高级的多层特征，大幅提升了目标检测、图像分类、语义分割等基础任务的性能，让视觉感知技术从实验室走向实际应用；第三阶段是当前的多模态通用视觉感知阶段，结合大语言模型与多模态预训练技术，视觉感知不再局限于单一的视觉任务，而是能够结合文本、语音等其他模态信息，实现对复杂场景的开放世界感知与语义理解，进一步拉近了机器视觉与人类视觉感知的差距。
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