一、图像分类：计算机视觉的基石任务

图像分类是计算机视觉领域最基础的任务，其核心目标是将输入图像映射到预定义的类别标签。从技术实现看，图像分类模型通过卷积神经网络（CNN）提取图像特征，经全连接层输出类别概率分布。

1.1 经典算法演进

LeNet-5（1998）首次将卷积操作引入图像识别，AlexNet（2012）通过ReLU激活函数和Dropout技术显著提升性能，ResNet（2015）的残差连接解决了深层网络梯度消失问题。当前SOTA模型如EfficientNet通过复合缩放方法实现参数与精度的平衡。

1.2 实践应用要点

数据预处理：需统一图像尺寸（如224×224），采用随机裁剪、水平翻转等数据增强技术
模型选择：轻量级场景（移动端）推荐MobileNetV3，高精度需求选用Swin Transformer
评估指标：Top-1准确率（预测概率最高的类别是否正确）和Top-5准确率（前五个预测中是否包含正确类别）

示例代码（PyTorch实现）：

import torch
from torchvision import models, transforms
# 加载预训练模型
model = models.resnet50(pretrained=True)
model.eval()
# 定义预处理流程
preprocess = transforms.Compose([
    transforms.Resize(256),
    transforms.CenterCrop(224),
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]),
])
# 输入图像处理
input_tensor = preprocess(image)  # image为PIL.Image对象
input_batch = input_tensor.unsqueeze(0)
# 模型推理
with torch.no_grad():
    output = model(input_batch)
probabilities = torch.nn.functional.softmax(output[0], dim=0)

二、物体检测：定位与识别的双重挑战

物体检测需同时完成目标定位（Bounding Box回归）和类别识别，技术难度显著高于图像分类。其核心方法分为两阶段检测（如Faster R-CNN）和单阶段检测（如YOLO系列）。

2.1 主流技术架构

两阶段检测：R-CNN系列通过区域提议网络（RPN）生成候选框，再经ROI Pooling进行分类和回归
单阶段检测：YOLOv8采用CSPNet主干网络，结合解耦头设计实现实时检测（GPU上可达166FPS）
Anchor-Free方法：FCOS通过中心点预测和尺度分配机制，摆脱预设锚框的限制

2.2 工程实践建议

数据标注规范：需标注物体类别和精确边界框坐标（xmin,ymin,xmax,ymax）
NMS阈值选择：通常设置在0.5-0.7之间，过高导致重复检测，过低漏检
多尺度训练：采用图像金字塔或特征金字塔网络（FPN）提升小目标检测能力

三、语义分割：像素级的场景理解

语义分割将图像划分为具有语义意义的区域，每个像素分配到预定义的类别。其技术本质是建立像素与类别的对应关系，关键挑战在于保持空间细节的同时提取高级语义特征。

3.1 经典网络结构

FCN系列：首次将全连接层替换为卷积层，实现端到端像素级预测
U-Net：对称的编码器-解码器结构，通过跳跃连接融合多尺度特征
DeepLab系列：引入空洞卷积扩大感受野，ASPP模块实现多尺度信息聚合

3.2 性能优化策略

损失函数设计：交叉熵损失+Dice损失组合可缓解类别不平衡问题
后处理技术：CRF（条件随机场）可优化分割边界的平滑性
轻量化方案：采用MobileNetV3作为主干网络，参数量可降至1.2M

四、实例分割：个体级别的精细识别

实例分割在语义分割基础上进一步区分同类物体的不同个体，技术实现通常结合检测和分割方法，典型方案包括Mask R-CNN和SOLO系列。

4.1 技术实现路径

Mask R-CNN：在Faster R-CNN基础上增加分割分支，通过RoIAlign解决量化误差
SOLO系列：将实例分割转化为位置敏感的像素分类问题，无需依赖检测框
Panoptic Segmentation：融合实例分割和语义分割，实现”事物”与”背景”的统一表示

4.2 工业应用场景

自动驾驶：同时识别车辆（实例）和道路（语义）
医学影像：区分不同器官（实例）和病变区域（语义）
零售分析：统计货架商品数量（实例）和陈列区域（语义）

五、技术选型与实施建议

5.1 任务匹配原则

任务类型	输出形式	典型应用场景
图像分类	类别标签	人脸识别、场景分类
物体检测	类别+边界框	安全监控、自动驾驶
语义分割	像素级类别图	土地利用分类、医学影像分析
实例分割	像素级类别图+实例ID	工业质检、体育赛事分析

5.2 开发实施流程

需求分析：明确精度要求（mAP@0.5）、实时性需求（FPS）、硬件约束
数据准备：标注工具推荐LabelImg（检测）、Labelme（分割）
模型选择：轻量级场景选YOLOv5s，高精度需求用HTC（Hybrid Task Cascade）
部署优化：TensorRT加速推理，INT8量化减少模型体积

5.3 常见问题解决方案

小目标检测：采用高分辨率输入、FPN结构、数据增强（超分辨率）
类别不平衡：Focal Loss、过采样/欠采样、类别权重调整
实时性要求：模型剪枝（如NetAdapt）、知识蒸馏、硬件加速

六、技术发展趋势

Transformer融合：Swin Transformer、Vision Transformer在检测分割任务中表现突出
弱监督学习：利用图像级标签完成检测分割任务，降低标注成本
3D视觉延伸：点云分割、多视图立体视觉等技术发展迅速
自监督预训练：MAE、SimMIM等自监督方法提升模型泛化能力

计算机视觉技术的演进呈现”基础任务精细化、应用场景专业化”的发展特征。开发者需根据具体业务需求，在精度、速度、成本之间取得平衡。建议从简单任务（如图像分类）入手，逐步掌握检测分割技术，最终形成完整的计算机视觉解决方案能力。在实际项目中，应特别注意数据质量对模型性能的决定性影响，建议投入60%以上的精力在数据收集和标注环节。

计算机视觉核心任务解析：图像分类、检测与分割技术全览