2022年计算机视觉3大趋势

计算机视觉是最进步和发展最快的领域之一。根据Grand View Research的数据，2020 年全球计算机视觉市场规模为 113.2 亿美元，预计从 2021 年到 2028 年将以 7.3% 的复合年增长率增长。支持 AI 的计算机视觉用例几乎数不胜数最受欢迎的是消费级无人机以及自动和半自动车辆。此外，由于计算机视觉的最新进展，人工智能现在已成为各个行业的必需品，例如教育、医疗保健、机器人、消费电子、零售、制造等。因此，鉴于计算机视觉的突然发展，调查这一切的起点和发展方向非常重要，尤其是在选择下一个计算机视觉项目时。在本文中，我们将介绍计算机视觉的基础和趋势。

计算机视觉的演变

今天，我们已经习惯了我们的智能手机如何使用面部检测或美颜功能。我们几乎不知道这些是计算机视觉的例子，如果没有深入而持久的研究，今天看起来很正常的事情是不可能的。

计算机视觉在 1960 年代后期开始出现在开创人工智能的大学中。这个想法是模仿人类视觉，让计算机或机器人“看到”物体。今天存在的大量计算机视觉算法起源于 1970 年代。这些包括从图像中提取边缘、线标记、非多面体和多面体建模、聚类、光流和运动估计。

当今计算机视觉的子领域包括：

• 场景重建
• 物体检测
• 事件检测
• 视频跟踪
• 物体识别
• 3D 姿态估计
• 运动估计
• 视觉伺服
• 3D场景建模
• 图像恢复

当前计算机视觉面临的挑战

尽管自 1960 年代以来在计算机视觉方面取得了很大进展，但就研究和开发而言，它仍然是一个很大程度上尚未开发的领域。这主要是因为人类视觉本身极其复杂，而计算机视觉系统则相形见绌。人们在图像中认出他们的朋友需要几秒钟，即使是在不同的年龄，我们记忆和存储面孔以供将来识别的能力似乎是无限的。然而，很难想象一台计算机要处理几乎类似的事情需要做的工作量。计算机视觉工程师如今面临的另一个挑战是将开源计算机视觉工具可持续地集成到他们的应用程序中。特别是，计算机视觉解决方案不断依赖软件和硬件的发展，

既然我们已经介绍了计算机视觉的起点和今天的位置，那么让我们进入“未来”并反思 2022 年计算机视觉中一些最有希望的趋势。

趋势一：边缘计算机视觉

边缘是新的云。术语边缘计算指的是一种附加到数据生成位置的技术，即在架构的边缘：它允许在数据收集的位置（或更接近的位置）处理和分析数据，而不是云或数据中心。计算机视觉项目越来越多地实施边缘计算架构，因为它解决了网络可访问性、带宽和延迟问题。由于隐私、稳健性和性能，即使是云架构也经常需要部署在边缘设备上。边缘计算在需要实时数据处理的项目中特别受欢迎。此类项目包括自动驾驶汽车、无人机等。

• 识别物体
• 在其他对象中查找特定对象
• 检测障碍物
• 带有标志检测和导航
• 认识人
• 分享有关人群的信息

边缘计算在医疗保健行业中获得了很大的关注。虽然大多数人认为视力是理所当然的，但其他人的生活却是有限的或根本没有视力。已经进行了大量研究来使用计算机视觉来帮助视障人士。值得庆幸的是，技术的进步使我们能够为那些无法通过实时图像看到它的人打造一个更美好的世界。更准确地说，计算机视觉可以帮助：

边缘计算机视觉的类似用例包括帮助身体受到挑战或保护濒危物种。果然，边缘计算的用例列表不胜枚举。

趋势 2：计算机视觉即服务

• 围绕您的 AI 流程开发工作流程。
• 从不同来源获取数据。
• 存储和标记数据。
• 检查和纠正错误标记的数据。
• 遵循版本控制。

随着计算机视觉越来越受到关注，建议此类解决方案的平台数量也相应增加。使用平台可以为您节省一些用于图像处理、数据标记和数据管理的时间。总的来说，如果不使用计算机视觉平台，您将不得不更深入地挖掘并执行以下操作：

现在很多注意力都集中在 CVaaS 上，它代表计算机视觉即服务。它使非人工智能公司能够利用技术进步并购买计算机视觉平台上可用的预构建算法。由于算法和 API 可以在按需付费模式下按需访问，因此计算机视觉创新变得既实惠又可扩展。例如，一个明智的举措是外包数据注释服务，因为它是成功的计算机视觉项目的第一个也是最重要的部分。垃圾进，垃圾出，还记得吗？

如果您有幸找到一个满足您需求的平台，请坚持下去（永远不要放弃）以确保您的计算机视觉项目安全无虞。

趋势三：以数据为中心的计算机视觉

计算机视觉就是关于数据的，模型和你提供的例子一样好。构建 AI 模型的第一步是收集大量数据集进行训练。我们错误地认为，我们的模型不准确只能通过收集大量、有时甚至是疯狂的数据来解决。例如，如果我们要构建一个检测兔子的模型，我们将需要一万张不同角度、不同天气和光照条件下的兔子图像；我们将收集不同大小和颜色的兔子。

然而，今天的趋势是质量胜于数量。这并不意味着示例的数量不起作用，但是您的训练模型不一定会从大量的训练示例中受益。相反，如果提供的训练示例准确且信息丰富，它将运作良好。如果我们发现我们的训练数据不准确，我们可以清理噪声并找到错误标记的图像。如果信息量不够，我们可以将数据集加倍并用兔子收集另一组图像，甚至替换第一批。如何衡量图像的信息量？好吧，这值得单独写一篇文章。

研究表明，这两种方法在提高学习算法性能方面同样有效。在大多数情况下，检测错误标记的示例并找到正确标记它们的系统方法要容易得多。这是非常以数据为中心的计算机视觉，它拥有成功的计算机视觉应用的未来。MLOps 也属于这一类别，旨在使机器学习系统的开发和部署系统化，但这又是一个完全不同的讨论话题。

关键要点

计算机视觉已经走过了漫长的道路，而且还有更多的路要走。鉴于当前的资源和才华横溢的专家，计算机视觉的未来充满希望。技术的进步和计算机视觉算法的发展为计算机视觉在现实生活中的应用开辟了广阔的机会。这带来了计算机视觉平台数量的增加，这表明最多样化的服务可以构建和实施全面的计算机视觉管道。我们将在边缘计算上构建计算机视觉应用程序，我们将专注于在计算机视觉模型训练的初始步骤中收集清晰且信息丰富的数据，而不是收集充满噪音的大量无信息数据集。