github 视觉测量_计算机视觉八大任务全概述：PaddlePaddle工程师详解热门视觉模型...

来自百度的深度学习工程师，围绕计算机视觉领域的八大任务，包括：图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等，进行了较为详细的综述并形成此文。

这篇综述中，介绍了这些任务的基本情况，以及目前的技术进展、主要的模型和性能对比等。而且还逐一附上了GitHub传送门，用于更进一步的学习与安装实践指南。其中不少教程还是用中文写成，非常友好。

总之，这篇综述全程干货，推荐收藏阅读。

上篇

计算机视觉（Computer Vision）是研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，是使用摄像机机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉，并通过电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

形象地说，就是给计算机安装上眼睛（摄像机）和大脑（算法），让计算机像人一样去看、去感知环境。计算机视觉技术作为人工智能的重要核心技术之一，已广泛应用于安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域。本文上篇中，我们将介绍基于PaddlePaddle的四种计算机视觉技术及其相关的深度学习模型。

一、图像分类

图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层视觉任务的基础。

图像分类在许多领域都有着广泛的应用。如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。

得益于深度学习的推动，图像分类的准确率大幅度提升。在经典的数据集ImageNet上，训练图像分类任务常用的模型，包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、MobileNet、MobileNetV2、DPN(Dual Path Network)、SE-ResNeXt、ShuffleNet等。

△ AlexNet

△ VGG

△ GoogLeNet

△ ResNet

△ Inception-v4

△ MobileNet

△ SE-ResNeXt

△ ShuffleNet

模型的结构和复杂程度都不一样，最终得到的准确率也有所区别。下面这个表格中，列出了在ImageNet 2012数据集上，不同模型的top-1/top-5验证准确率。

△ 图像分类系列模型评估结果

在我们的GitHub页面上，提供上述与训练模型的下载。以及详细介绍了如何使用PaddlePaddle Fluid进行图像分类任务。包括安装、数据准备、模型训练、评估等等全部过程。还有将Caffe模型转换为PaddlePaddle Fluid模型配置和参数文件的工具。

上述页面的传送门在此：

https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleCV/image_classification

二、目标检测

目标检测任务的目标是给定一张图像或是一个视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。

对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。然而，计算机能够“看到”的是图像被编码之后的数字，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。

与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。

在目标检测任务中，我们主要介绍如