计算机视觉是人工智能的一个多元化领域，旨在检测和识别图像或视频的内容。大多数开始计算机视觉领域之旅的人的常见问题之一是：目标检测、图像分类和关键点检测之间有什么区别？

让我们先看看 什么是对象检测

对象检测是一种计算机视觉和图像处理技术，可识别数字图像和视频中的对象实例。例如，物体检测程序可以在工厂车间找到螺丝实例，或者在工作站旁边的桌子上找到锯片

对象检测的图片描述

许多对象检测算法使用流行的基于深度学习的方法，如卷积神经网络 (CNN)、R-CNN和YOLO。而在传统的基于机器学习的方法中，我们首先通过查看图像的各种特征来识别边缘和轮廓，然后对可能属于某个对象的像素进行分组。相反，CNN 不需要单独定义或提取任何特征。他们学习目标对象的特征。

对象检测应用

对象检测模型在各个行业都有一系列用例。考虑这些例子：

农业：物体检测模型可以计算作物数量、监测受损作物并识别田野上的动物。
安全：检测进入或存在建筑物的人或检测武器的存在。
医疗：用于检测肿瘤、癌细胞、病变、读取X光片
自动驾驶：用于检测标志牌、交通信号、行人、人行横道和汽车。

什么是图像分类？

图像分类是计算机视觉中模式识别的一个主题，它使我们能够通过分析数字图像对像素或矢量组进行分类和标记。
基本任务是根据对象识别图像中出现的特征，并为整个图像分配标签或类别。早期的图像分类模型依赖于原始像素数据，并将图像分类任务限制在单一类别。

相比之下，基于 AI 的深度学习模型现在可以识别和识别各种标准以及应用多标签分类。图像分类模型主要有两类，无监督和有 监督：

无监督图像分类：数据集中的每个图像根据其属性被识别为聚类（固有类别），而不使用标记的训练数据样本。
监督图像分类：这是一种人工引导的分类，我们为每个土地覆盖类别选择具有代表性的样本，然后指导图像分类软件使用这些训练地点作为分类的参考，并将其应用于整个图像。

图像分类应用

图像分类构成了其他计算机视觉问题的基础。它广泛应用于：

• 医学影像：肺炎检测、骨折、肿块检测
• 内容审核：个人身份信息、年龄限制内容、内容分类、视觉搜索
• 卫星图像：野火探测、作物健康、基础设施识别
• 机器视觉：安全隐患、质量检测、量规监控

关键点检测是什么？

关键点检测是一种流行的计算机视觉技术，用于定位图像中的关键对象部分。它定义了图像中突出的空间位置或点，例如我们面部的关键部位（鼻尖、眉毛、嘴唇）或我们身体的关键点（关节、臀部、肘部）。关键点检测旨在以特征丰富的方式表示底层对象。

最先进的关键点检测模型可以从图像中提取强大的 3D 特征，被认为是学习 3D 几何的重要来源。使用这些模型，您可以获得特定对象的 3D 结构，帮助您从给定图像中定位关键点。

关键点检测应用

关键点检测因其在人工智能领域的大量用例而变得非常流行。使用 3D 关键点检测的一些流行领域是：

• 人体姿势估计
• 物体姿态估计
• 人脸识别与匹配
• 时尚地标检测
• 面部情绪识别
• 人机交互

对象检测与图像分类与关键点检测比较