计算机视觉
视觉是人类了解外部环境结构及其变化的重要感知通道。作为人工智能的核心领域之一，计算机视觉试图充分利用认知科学原理与计算机技术来实现人类的视觉功能，使智能机器能够自主理解环境及其变化，并与环境进行高效的互动。
主要研究内容包括：图像识别与检测、图像与视频的语义分割、生物特征识别、三维场景重建、动态视觉与主动视觉、人体行为分析与意图理解等。主要目的是赋予智能感知系统可靠的环境分析与理解能力，使其能够在复杂的现实场景中具有高度的环境与任务自适应性。
承担数十项国家级、省部级和横向合作项目，包括国家自然科学基金、863、973、教育部创新团队、国家重点研发计划等项目。研究成果发表计算机视觉、机器学习领域知名会议和期刊论文数百篇，包括TPAMI、IJCV、TVCG、PR、CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS、ICML、AAAI、ICRA等。研究成果获国家技术发明二等奖、教育部技术发明一等奖、公安部科技进步二等奖、广州市科技进步三等奖、中国科学院科技进步二等奖等奖项，应用到公安刑侦、医疗与文化遗产的应用中，其中数字龙门石窟项目被中央电视台等多种主流媒体宣传；小波图像压缩系统应用于航天领域的高速摄像系统和电影院线的数字电影播放系统；图像理解方面的多视角、多标签学习等成果被评为国家973项目重点成果。该方向成员还多次获得国内外学术会议的荣誉和奖励，包括Euromed2010、ACPR2017、CCCV2017、ICPR2018和FG2020的最佳论文/海报奖、ISMAR2019竞赛V-SLAM第一名等。
人工智能专栏第九讲——目标检测
目标检测，就是指在图像或视频中自动地检测出感兴趣的目标区域，并识别出这个目标的类别。在人工智能的应用领域中，目标检测具有广泛的应用价值。例如，自动驾驶需要识别出道路标志和行驶的车辆、行人等障碍物；智能监控需要识别出异常行为和非法入侵等；医学影像处理需要识别出病变部位等。因此，深度学习领域对于目标检测也是十分关注的。
传统的目标检测方法往往需要手工设计特征提取器并叠加分类器进行目标识别，eg.HOG+SVM需要专家对目标、环境进行特定的先验知识设计，往往收效甚微。
而深度学习作为一种端到端的学习方式，可以直接对输入的图像进行学习和识别，而无需特定的先验知识。因此基于深度学习的目标检测方法成为了当前研究的热点之一。
常用的深度学习目标检测方法主要包括两种：
1.R-CNN（Region-basedConvolutionalNeuralNetworks）系列方法
R-CNN方法是目前业界使用最多的目标检测方法。它采用两个模型：第一个模型是物体区域提取模型，根据图片中的每个区域，生成一个定长的特征向量；第二个模型根据提取出的特征向量进行目标分类。
对于物体区域提取模型，常见的有SelectiveSearch和EdgeBoxes。其原理是通过合并不同的区域，递归生成一个候选区域集合，对于每个候选区域，使用一个预训练好的卷积神经网络（CNN）提取出固定维度的特征向量，这些向量被送到支持向量机（SVM）分类器进行分类。
R-CNN系列方法是准确率最高、效果最好的目标检测方法之一，但是计算速度十分缓慢，因此不适合实时目标检测应用。
2.YOLO（YouOnlyLookOnce）系列方法
YOLO是一种基于深度学习的实时目标检测算法，其主要特点是速度快、模型小、准确率高。
YOLO方法采用单个神经网络对整个图像进行前向传递，并同时预测图像中的感兴趣区域和相应的类别。这个过程称为“全图卷积”（fullyconvolutional），由于只需要一次前向传递，因此速度非常快。
YOLO系列方法采用Darknet框架进行实现，在基于PascalVOC、COCO等数据集进行实验时，其平均正确率(mAP)可以达到80%以上。
总体来说，目标检测是深入学习领域中非常重要的一个应用方向，而R-CNN系列和YOLO系列就是这个领域目前的两个热门方法。随着深度学习和计算硬件技术的不断进步，目标检测的性能和效率将会得到更大的提升，有望为各种智能应用带来更多的可能性。
目标检测适合新手学习吗?
目标检测对于新手学习来说可能有一定的挑战，因为它涉及到很多复杂的概念和算法。目标检测是计算机视觉领域中较为高级的任务，需要对机器学习、深度学习以及图像处理等方面有一定的了解。同时，目标检测也需要掌握相关编程和数学知识。
然而，对于有一定编程和机器学习基础的人来说，入门目标检测是可行的。有很多优秀的教材和在线资源可以帮助新手理解目标检测的概念和实现方法。此外，使用一些流行的深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch）可以简化目标检测算法的实现过程。
需要注意的是，对于新手来说，建议从基础的计算机视觉知识学起，例如图像处理、特征提取等。然后，逐步深入学习目标检测的核心概念和算法。通过练习和实践，相信新手也能够掌握目标检测的技能。
推荐书籍10本:
以下是关于目标检测的10本入门书籍推荐，并对每本书进行简要介绍：
1."DeepLearningforComputerVisionwithPython"byAdrianRosebrock这本书通过Python和深度学习技术介绍了计算机视觉领域的基本概念和实践。其中包括目标检测算法的介绍和实现。
2."LearningOpenCV3:ComputerVisioninC++withtheOpenCVLibrary"byAdrianKaehlerandGaryBradski这本书详细介绍了基于OpenCV库的计算机视觉概念和技术，包括目标检测算法的实现。尤其适合对C++编程感兴趣的读者。
3."ComputerVision:AlgorithmsandApplications"byRichardSzeliski该书提供了全面的计算机视觉算法和技术介绍，包括目标检测和物体识别。它强调了基本原理，并提供了实际应用示例和代码。
4."DeepLearningforObjectDetectionandRecognition"byRobertoValenti这本书深入介绍了目标检测和识别的深度学习方法，包括著名的卷积神经网络模型和相关技术。它包含了大量理论解释和实践案例。
5."MultipleViewGeometryinComputerVision"byRichardHartleyandAndrewZisserman这本经典的书籍详细介绍了多视角几何在计算机视觉中的应用。它对目标检测和物体跟踪等问题具有重要的理论基础。
6."PatternRecognitionandMachineLearning"byChristopherBishop该书是模式识别和机器学习领域的经典教材，其中包含了目标检测的相关内容。它涵盖了机器学习算法、模型评估和特征选择等领域。
7."ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition"byFei-FeiLi,JustinJohnson,andSerenaYeung这是斯坦福大学的一门深度学习课程的教材，涵盖了卷积神经网络在计算机视觉中的应用。其中包括了目标检测的基本原理和实现方法。
8."DeepLearning"byIanGoodfellow,YoshuaBengio,andAaronCourville这是一本权威的深度学习教材，全面介绍了深度学习的核心理论和技术。其中包含了目标检测的相关内容，尤其是基于卷积神经网络的方法。
9."PythonCrashCourse:AHands-On,Project-BasedIntroductiontoProgramming"byEricMatthes对于初学者来说，这本书提供了基于Python的编程入门指南。这对于学习目标检测算法时编写和理解代码非常有用。
10."PracticalDeepLearningforCloud,Mobile,andEdge:Real-WorldAI&Computer-VisionProjectsUsingPython,Keras&TensorFlow"byAnirudhKoul,SiddhaGanju,andMeherKasam这本书通过实际项目的案例介绍了如何使用Python、Keras和TensorFlow构建实际应用。其中包括目标检测、图像分类和物体识别等领域的内容。
这些书籍涵盖了目标检测算法和计算机视觉的核心理论和实践，从基础到高级都有所涉及，适合不同层次的读者。
人工智能领域的SCI期刊有哪些?
人工智能领域的SCI期刊有哪些?人工智能是当今科技领域的热门话题，有关人工智能的研究成果在各个方面都得到广泛关注和应用，很多学者对人工只能有着一定的研究，因此也想要在影响力高的SCI期刊上发表论文，那么人工只能领域里有哪些SCI期刊值得投稿呢?下面艾思科蓝小编将向您介绍几个享有盛誉的人工智能SCI一区期刊。
1、"JournalofArtificialIntelligenceResearch"(JAIR)：
JAIR成立于1993年，是人工智能领域的顶级期刊之一。它发表了很多经典的人工智能研究论文，涵盖了机器学习、自然语言处理、知识推理等多个研究方向。这个期刊以其高质量的审稿标准和重要性的学术成果而闻名。
2、"ArtificialIntelligence"(AI)：
AI是人工智能领域最古老且最具影响力的期刊之一，该期刊始创于1970年。它涵盖了人工智能的各个方面，包括机器学习、专家系统、模式识别等。AI期刊以其对于人工智能基础理论和方法的发展做出的重要贡献而著名。
3、"ACMTransactionsonIntelligentSystemsandTechnology"(TIST)：
TIST是由ACM(AssociationforComputingMachinery)出版的重要期刊，主要关注人工智能领域的新兴技术和应用。此期刊涵盖了计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等多个方向。TIST以其对于人工智能技术的前沿研究和实际应用的报道而受到学术界和工业界的广泛关注。
4、"IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence"(PAMI)：
PAMI是IEEE(InstituteofElectricalandElectronicsEngineers)出版的重要期刊之一。该期刊专注于模式识别、计算机视觉和机器学习等领域的研究成果。PAMI以其在图像处理和模式识别方面具有权威性的学术贡献而享有盛誉。
5、"MachineLearning"(ML)：
ML是人工智能领域顶级期刊之一，聚焦于机器学习和数据挖掘领域的研究。它涵盖了从理论到应用的广泛内容，包括深度学习、强化学习、分类与回归等研究方向。ML期刊以其高质量的文章和对于机器学习发展的重要贡献而受到广泛认可。
这些人工智能SCI一区期刊都是该领域中的知名期刊，它们发表的论文具有高质量、重要性和广泛的学术影响力。这些期刊涵盖了人工智能的方方面面，为研究人员提供了一个展示他们成果的平台，同时也为学者和专业人士提供了最新的学术研究成果和技术进展。通过在这些期刊上发表论文，研究人员可以获得更多的学术认可和关注，推动人工智能领域的发展。
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