计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）的核心技术之一，在过去的二十年里发展迅猛，应用范围遍及工业、农业、军事、国防等多个领域。
计算机视觉的内涵丰富，需要完成的任务众多，关键任务包括：图像增强、图像分类、图像检测与定位、图像分布、目标识别。图像增强：图像增强处理可以有效去除图像噪声、增强图像边缘，突出图像中所需的重要信息，去除或弱化不重要的信息，达到改善图像的视觉质量的效果，更适合人的观察或机器的识别。图像分类：图像分类是目标检测、语义分割的重要支撑，其目标是将不同的图像划分到不同的类别，并实现最小的分类误差。如今，图像分类的应用在我们的生活中随处可见，如智能手机的相册自动分类、产品缺陷识别、无人驾驶等等。图像检测和定位：物体检测为许多视觉任务提供了动力，例如实例分割，姿势估计，追踪和动作识别。它在监视，自动驾驶和视觉问答中具有下游应用。图像分割：对于一张图来说，图上可能有多个物体、多个人物甚至多层背景，希望能做到对于原图上的每个像素点，能预测它是属于哪个部分（人、动物、背景……）。目标识别：目标识别的目的在于判断场景（二维图像、视频或三维图像）中是否存在感兴趣目标，若存在则对其位置和姿态等信息进行估计，是计算机视觉中非常重要的一个研究方向。通过领域技术分析系统，全面分析了计算机视觉领域的技术趋势、国家趋势、机构趋势等目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。从RCNN到Fast RCNN，再到Faster RCNN，一直都有效率上的提升，那么如何深入了解卷积神经网络、目标检测，掌握模型框架的基本操作？好朋友整理一套卷积神经网络、目标检测、OpenCV，从检测模型教学逐步深入，帮你轻松掌握目标检测，轻松提升CV算法核心能力。内容不错，推荐给你们。通过讲解和实战操作，做到独立搭建和设计卷积神经网络（包括主流分类和检测网络），从检测模型教学逐步深入，帮你轻松掌握目标检测，并进行神经网络的训练和推理解决各种CV问题。所有以上相关的的内容全部都已经打包好了，汇总成了一份百度云的链接，小贴心之处是怕有的兄弟下载起来贼慢，有个可快速下载百度云内容下载器。当前，我国计算机视觉技术快速发展，研究热度位居全球首位。技术的发展也带来了就业结构、个人隐私、社会准则等多方面的的问题。我国在大力发展计算视觉技术的同时，技术带来的风险与挑战也同样不容小觑。
