计算机视觉

人工智能视觉领域正经历着前所未有的变革，从传统的静态图像处理向复杂的动态场景理解迈进。这一演进不仅推动了技术边界的拓展，更在实际应用中展现出巨大潜力。 早期AI视觉系统主要聚焦于单一图像的分析与识别，通过深度学习算法实现对物体、人脸等元素的精准检测。这些技术为安防监控、医疗影像诊断等领域提供了基础支撑，但面对连续视频流和多帧序列时仍存在局限性。 随着算力提升…

在NeurIPS 2025会议上，《Faster R-CNN》论文荣获“时间检验奖”，这不仅是学术界的认可，更是对计算机视觉领域过去十年发展轨迹的深刻总结。何恺明在题为《视觉目标检测简史》的演讲中，系统梳理了从传统方法到深度学习范式的完整演进历程，揭示了现代AI视觉能力背后的技术革命。 回顾计算机视觉的发展，可以清晰地划分为三个技术时代：手工特征工程时代、深…

视觉是人类认知物理世界的核心通道，赋予计算机类人视觉能力是人工智能领域长期追求的目标。这一能力对多模态基础模型、具身智能、医疗AI等前沿方向具有基础性支撑作用。过去数十年间，计算机视觉技术取得显著进展，在图像识别、目标检测、多模态理解等任务上已达到甚至超越人类专家水平。然而，当前主流的高精度视觉模型在实际部署中面临严峻挑战：这些模型通常需要激活数亿参数来处理…

在计算机视觉领域，3D重建与几何感知一直是核心挑战之一。传统方法往往需要针对不同任务设计专用模型，如单目深度估计、多视角重建、相机姿态估计等，这不仅增加了开发复杂度，也限制了模型的泛化能力与数据利用效率。近日，字节跳动Seed团队的Depth Anything 3（DA3）研究成果，以单一Transformer架构统一了多种3D视觉任务，在视觉几何基准上取得…