一、计算机视觉基础任务概述

计算机视觉作为人工智能的重要分支，其核心任务可分为四大类：图像分类、物体检测、语义分割和实例分割。这四项任务构成了从简单到复杂、从整体到局部的视觉认知体系。

图像分类是计算机视觉的基础任务，旨在判断整张图像所属的类别。物体检测在此基础上更进一步，不仅要识别图像中存在的物体类别，还要确定其具体位置。语义分割和实例分割则深入到像素级别，前者区分不同语义区域，后者进一步区分同类物体的不同个体。

这四项任务的关系可以这样理解：图像分类是”看图说话”，物体检测是”找不同”，语义分割是”涂色游戏”，实例分割则是”高级涂色+编号”。它们共同构成了计算机视觉从宏观到微观的完整认知链条。

二、图像分类：从整体到类别的判断

2.1 基本概念与技术原理

图像分类的核心目标是将输入图像分配到预定义的类别集合中。其技术实现主要基于深度学习中的卷积神经网络（CNN），通过多层卷积、池化和全连接操作提取图像特征。

典型的图像分类网络结构包括：

输入层：接收RGB三通道图像
卷积层：使用可学习的滤波器提取局部特征
池化层：降低空间维度，增强平移不变性
全连接层：整合特征并输出类别概率

2.2 实际应用场景

图像分类在多个领域有广泛应用：

医疗影像：X光片、CT扫描的疾病分类
工业检测：产品表面缺陷分类
农业领域：作物品种识别
零售行业：商品类别识别

2.3 代码实现示例

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
def build_classification_model(input_shape=(224,224,3), num_classes=10):
    model = models.Sequential([
        layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=input_shape),
        layers.MaxPooling2D((2,2)),
        layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2,2)),
        layers.Conv2D(128, (3,3), activation='relu'),
        layers.MaxPooling2D((2,2)),
        layers.Flatten(),
        layers.Dense(128, activation='relu'),
        layers.Dense(num_classes, activation='softmax')
    ])
    return model
# 使用示例
model = build_classification_model()
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

三、物体检测：定位与识别的结合

3.1 基本概念与技术发展

物体检测需要在图像中同时完成两个任务：识别物体类别和定位物体位置。定位通常通过边界框（bounding box）表示，包含(x_min, y_min, x_max, y_max)四个坐标值。

物体检测技术发展经历了三个阶段：

传统方法：HOG+SVM、DPM等
两阶段检测：R-CNN系列（Fast R-CNN、Faster R-CNN）
单阶段检测：YOLO系列、SSD等

3.2 主流算法对比分析

算法类型	代表算法	精度	速度	适用场景
两阶段	Faster R-CNN	高	中等	高精度需求
单阶段	YOLOv5	中等	快	实时应用
单阶段	RetinaNet	高	中等	类别不平衡

3.3 实际应用与挑战

物体检测在自动驾驶、视频监控、机器人视觉等领域有广泛应用。主要挑战包括：

小目标检测
遮挡物体处理
实时性要求
类别不平衡问题

四、语义分割：像素级别的理解

4.1 基本概念与技术实现

语义分割将图像划分为具有语义意义的区域，为每个像素分配类别标签。与图像分类不同，它提供空间信息；与实例分割不同，它不区分同类物体的不同个体。

典型网络结构包括：

编码器-解码器结构（UNet）
金字塔场景解析网络（PSPNet）
DeepLab系列（使用空洞卷积）

4.2 代码实现关键点

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate
def unet_model(input_size=(256,256,3)):
    inputs = Input(input_size)
    # 编码器
    c1 = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(inputs)
    c1 = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(c1)
    p1 = MaxPooling2D((2,2))(c1)
    # 解码器（简化版）
    u1 = UpSampling2D((2,2))(p1)
    u1 = concatenate([u1, c1])
    c2 = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(u1)
    c2 = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(c2)
    outputs = Conv2D(1, (1,1), activation='sigmoid')(c2)
    model = tf.keras.Model(inputs=[inputs], outputs=[outputs])
    return model

4.3 典型应用场景

医学影像分析：组织、器官分割
自动驾驶：道路、行人分割
遥感图像：土地利用分类
增强现实：场景理解

五、实例分割：更精细的物体区分

5.1 基本概念与技术特点

实例分割不仅需要区分不同语义类别，还要区分同类物体的不同个体。可以理解为”语义分割+物体检测”。

主流方法包括：

基于检测的方法（Mask R-CNN）
基于分割的方法（SOLO系列）
混合方法

5.2 Mask R-CNN实现解析

Mask R-CNN在Faster R-CNN基础上增加了一个用于预测分割掩码的分支。关键改进包括：

RoIAlign代替RoIPool，解决量化误差
并行的分类、回归和分割分支
使用FPN（特征金字塔网络）增强多尺度检测

5.3 实际应用价值

实例分割在需要精细物体区分的场景中有重要应用：

工业质检：缺陷定位与分类
生物医学：细胞计数与分类
零售分析：货架商品识别与计数
体育分析：运动员动作识别

六、任务对比与选择建议

6.1 任务能力对比

任务类型	输出形式	空间信息	个体区分	计算复杂度
图像分类	类别标签	无	无	低
物体检测	边界框+类别	有	无	中等
语义分割	像素级类别图	有	无	高
实例分割	像素级掩码+类别	有	有	最高

6.2 选择建议

简单分类需求：选择图像分类
需要定位但不需要精细边界：选择物体检测
需要区域理解但不需要个体区分：选择语义分割
需要精细物体区分：选择实例分割

6.3 性能优化方向

数据增强：旋转、翻转、色彩变换
模型压缩：量化、剪枝、知识蒸馏
多任务学习：联合训练相关任务
迁移学习：使用预训练模型

七、未来发展趋势

轻量化模型：面向移动端和边缘设备的实时处理
弱监督学习：减少对精确标注数据的依赖
视频理解：从单帧处理扩展到时空联合分析
跨模态学习：结合文本、语音等多模态信息
自监督学习：利用无标注数据进行预训练

计算机视觉的这四大基础任务构成了从简单到复杂、从整体到局部的完整技术体系。理解它们的区别与联系，根据具体应用场景选择合适的技术方案，是开发高效计算机视觉系统的关键。随着深度学习技术的不断发展，这些任务在精度、速度和适用性方面都将取得更大突破，为各行各业带来更多创新应用。

计算机视觉四大任务解析：图像分类、物体检测、语义分割与实例分割