关于图像及计算机视觉论坛的问题，小编就整理了5个相关介绍图像及计算机视觉论坛的解答，让我们一起看看吧。
计算机视觉哪个方向比较有前景？计算机视觉有2个方向比较有发展前景：基于深度学习的和基于几何方法的。
基于深度学习的：
文字识别、图像识别、人脸识别、视频内容理解、医疗影像诊断、神经网络芯片、驾驶辅助等。
基于几何方法的：
虚拟现实、增强现实、三维重建、机器人、无人机、无人驾驶等
图像处理和计算机视觉的区别？它们两者既有许多相同点，但若把两者等同起来，就会束缚你的视野，它们属于不同的学科。我们研究计算机视觉的目的就是根据人类的视觉特性来给计算机带来“光明”，让它更好的来替代人来工作或者完成人类不能完成的工作，更好的为企业减少劳动力，也更大的提高生产效率，同时也不断在提高人们的生活质量。研究机器视觉是更好为工业中的制造业提供更多有利于提高产品质量和提高生产效率的支持。
机器视觉中把计算机作为载体或者说是工具，主要是利用计算机高效率的cpu，因为视觉里看到的都是图像，而对图像的处理往往比较耗时，所以能更快的完成图像处理，为以后的控制赢得时间，计算机是“当仁不让”了，而随着大规模集成电路的发展，fpga、dsp等这些具有处理能力的芯片也在不断的提高性能，以后的机器视觉会不会把它们作为载体而产生fpga视觉或dsp视觉呢？
计算机视觉就业前景？就业前景很好。
随着人工智能产业升温，计算机视觉行业有望迈向新的发展阶段，市场规模将加速扩张。乐观预计，未来几年，计算机视觉行业年均增长率可维持在30%左右，前景广阔。
计算机视觉是指研究使机器具有“看”的能力的一门技术。计算机视觉在未来的行业发展中属于前景行业，但并不意味着毕业后就一定可以找到工作，除了在学校好好学习外，还要及时了解企业的岗位需求，以及对企业招聘要求也应了如指掌，成为满足企业要求的人才，要先人一步。
计算机视觉行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境，助推数据、算法的不断优化。
2、应用场景不断拓展，推动计算机视觉行业快速发展
随着人脸识别、物体识别等分类、分割算法精度日益提升，愈来愈多的对象识别、分类问题将会逐步实现工业化，渗透进更多的行业应用。未来医疗影像、智慧物流、工业制造、批发零售等创新应用领域也将进一步解锁，成为行业整体快速发展的重要支撑。
计算机视觉和大数据哪个好就业？计算机视觉好就业，当前计算机视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建计算机视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
计算机视觉三大领域是什么？1. 图像分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。
2. 目标检测（Detection）。分类任务关心整体，给出的是整张图片的内容描述，而检测则关注特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息（classification + localization）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。
3. 图像分割（Segmentation）。分割包括语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation），前者是对前背景分离的拓展，要求分离开具有不同语义的图像部分，而后者是检测任务的拓展，要求描述出目标的轮廓（相比检测框更为精细）。分割是对图像的像素级描述，它赋予每个像素类别（实例）意义，适用于理解要求较高的场景，如无人驾驶中对道路和非道路的分割。
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