计算机视觉：新兴技术与用例塑造着未来的应用
概述
计算机视觉因其可靠性和适应性已成为日常应用的一部分，例如高速公路通行费扣除。技术进步正开启一个增强性能和洞察力的时代，使计算机能够像人类一样看见和体验世界。当前计算机视觉系统正超越传统的识别和分类，扩展到更复杂的评估和分析任务，例如评估场景上下文、检测微妙的异常和预测未来事件。
计算机视觉：当前状况
算法通过解释图像像素进行进一步处理和分析，并通过发现和处理人类无法检测到的视觉及其他刺激来增强人类能力。现代系统结合了关于人、环境、物体及物理学规律等既有知识，在图像识别、语义分割和目标检测等任务中高效运作，极大地提高了准确性。
影响这一进展的因素
- 数据、软件和硬件融合驱动突破性能
- 数据现在更加丰富和无处不在：数据集如ImageNet和MS-COCO等成为基准，合成数据集成减少手动标注需求，预标记数据集的更广泛可用性简化了模型训练。
- 软件变得更智能：自监督学习利用未标记数据学习图像表示，视觉基础模型（VFMs）如ViT架构使零样本分类成为可能，视觉语言模型（VLMs）通过集成视觉和文本数据执行复杂任务。
- 更快、更高效的硬件：GPU和张量处理单元（TPU）的持续发展使运行深度学习模型更加快速和高效，内存和存储技术的进步进一步加快了数据访问速度和计算吞吐量。
展望未来
边缘范式
计算机视觉正越来越多地迁移到边缘，传感器在设备上运行并在本地处理数据。边缘范式提供了显著的优势，例如降低延迟和增强隐私，但也带来了一些挑战，例如需要解决尺寸、重量和功耗（SWaP）以及连接限制问题。硬件进步、模型优化以及更高效的软件解决方案正帮助组织克服这些挑战。
多模态AI推动AI应用普及
多模态人工智能结合了不同的文本、图像、音频和视频数据源，以实现更好的决策。该模型可以整合这些多种数据类型来生成描述性输出，并在必要时从可用数据中推断缺失的模态。数据类型的融合也促进了更自然的人-模型交互，并提供了解释模型决策过程的一种透明方式。
生成式人工智能初具雏形
生成式人工智能泛指能够通过从给定数据集中学习自然分布来创建新内容的模型和技术——例如图像、文本、音频或视频。它包含多种模型和算法，例如GANs、扩散模型和变分自编码器，它们可以根据用户提示和学习到的训练数据模式生成逼真的内容。生成式人工智能可以通过多种方式提升计算机视觉性能，例如为增强数据或生产用于训练计算机视觉模型的合成数据集而创建合成图像。
将虚拟现实变为现实
计算机视觉识别图像中物体的能力与生成式AI创造图像的能力之间的区别在于每种方法设计用来执行的任务、其底层流程以及生成的输出类型。计算机视觉和生成式AI的进步在使元宇宙及其他VR、AR或混合现实（MR）应用更加真实、沉浸和实用方面发挥着关键作用。
构建计算机视觉技术平台
一个专业的计算机视觉技术平台可以帮助组织基于这些能力构建，以部署优化的解决方案，满足任务速度下的独特需求。平台组件包括数据收集、预处理、模型训练、推理和部署工具。
平台组件
- 数据收集与摄取：从摄像头、传感器、无人机或其他设备收集图像或视频，或生成合成数据，并将数据存储在云存储系统或本地解决方案中。
- 数据预处理和增强：调整大小、归一化、色彩校正和降噪有助于确保数据一致性并为模型训练做好准备。
- 模型开发与训练：由TensorFlow、PyTorch和Keras等深度学习框架支持，这些框架提供了创建CNN、ViT和GAN等架构的必要工具。
- 数据管理与治理：数据集和模型也需要版本控制以跟踪随时间的变化，确保符合相关法规，并确保安全的应用程序和容器符合政策要求。
- 软件模块化：整合模块化、一流的软件组件和人工智能技术，使工程师能够高效地构建、部署和在不同环境中运行计算机视觉模型。
- 硬件：高性能硬件，例如Nvidia显卡和Google TPU，对于高效训练深度学习模型至关重要。
- 模型推理与部署：训练后，模型被部署用于对新数据进行推理，边缘设备可以使用优化后的模型进行实时处理，而云解决方案通常用于更复杂、资源密集型任务。
- 监测与反馈：部署后，在真实场景中监控模型性能至关重要，持续反馈循环允许使用新数据重新训练模型，以保持准确性。
