今年人工智能领域可谓是遍地开花，所有人都在讨论GPT-4、Midjourney等AICG的产物，作为人工智能重要分支的计算机视觉却低调了很多，其实计算机视觉的重要性也丝毫不低于AICG。
计算机视觉
计算机视觉作为一种基于机器学习、深度学习、图像处理和模式识别技术的交叉学科，有着非常广泛的应用范围，涉及到医疗、安防、自动驾驶、工业生产、智能家居等。
它可以实现许多互联网其他领域必备的功能：
图像分类和识别功能：通过图像分类和识别技术，计算机可以自动将图像分为不同的类别，并识别其中的物体或场景。
目标检测和跟踪：计算机可以检测图像或视频中的目标，并跟踪它们的移动轨迹。
人脸识别：计算机可以通过面部特征识别技术，自动检测和识别图像中的人脸，比如说我们常用的抖音拍摄效果，就是通过计算机视觉来定位我们的脸部从而添加表情。
三维重建：计算机可以通过多个角度的图像，自动重建一个物体的三维模型，目前我们经常会在一些室内装修、建筑行业看到该项功能的使用。
计算机视觉的基本流程包括图像获取、预处理、特征提取、分类/识别、跟踪等多个环节。在这个过程中，需要运用一系列的算法和技术来实现，包括卷积神经网络、深度学习、特征提取、图像分割等。
YOLOv8
YOLO作为计算机视觉的重要的算法之一，在今年迎来了继YOLOv5版本后的又一次重大更新，这次在目标检测、实例分割、图像分类等方面的精度迈进了一大步，更快更准确地完成任务。
根据实例测试，不同规模的变体在目标检测、实例分割、图像分类三项任务上比YOLOv5精度上涨了33.21%，同样在命令行界面、Python API、backbone结构也带来了新的改变。
随着YOLO系列的不断更新与提升，计算机视觉在智能交通、自动驾驶、人脸识别、遥感识别、OCR等方面还会有更多的产品出现，并会带动上述行业的快速发展。
在我国，计算机视觉技术的应用拥有庞大的市场空间与丰富的场景数据，因而当技术成熟度达到产业要求时，不少垂直行业，尤其是行业中的头部企业，选择了在组织内部搭建计算机视觉团队，打造行业专属的计算机视觉算法产品或相关功能。
据目前招聘网站的显示，一个合格的计算机视觉算法工程师，基本上能达到20-40K的月薪，高级工程师则能达到50K前后的月薪。
对于这样一个前景无限的IT发展方向，不知道同学们是否有想了解的冲动呢？东软IT云学堂已上架全新的计算机视觉课程等你来学，何不来尝试一下呢?
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