以下是计算机视觉领域三个有前景的研究课题，每个都具有实际应用和技术挑战
1. 领域适应和泛化 计算机视觉的一个关键挑战是确保模型在不同数据源上表现良好。领域适应侧重于将在一个数据集（例如，合成图像）上训练的模型适应到另一个数据集（例如，真实世界照片）上工作。例如，在一个医院高质量医学扫描数据集上训练的模型可能在另一个医院低分辨率图像上失效。研究人员正在探索对抗训练（其中一个辅助网络识别领域差异）和自监督方法（在没有标注数据的情况下学习不变特征）等技术。一个具体的例子是使自动驾驶汽车感知系统能够处理不同的天气条件（例如，雨天与雪天），而无需从头重新训练。
2. 从 2D 图像进行 3D 场景理解 从 2D 图像重建 3D 环境对于机器人、AR/VR 和自主系统至关重要。神经辐射场 (NeRFs) 等技术通过将场景建模为连续体积函数来推进了这一领域，但在实时推理和处理遮挡方面仍存在挑战。例如，在拥挤仓库中导航的机器人需要从单目相机推断物体的深度和形状。研究人员正在将传统的多视图几何与深度学习相结合，使用 ScanNet 或 Matterport3D 等数据集来提高准确性。应用包括电子商务中的虚拟试穿或模拟无人机训练环境。
3. 面向边缘设备的 Efficient 模型架构 在资源受限设备（例如，无人机、智能手机）上部署视觉模型需要在准确性和计算成本之间取得平衡。模型剪枝（移除冗余网络权重）、量化（使用较低精度数字）和知识蒸馏（训练较小模型模仿较大模型）等技术正在积极研究。例如，MobileNet 和 EfficientNet 针对移动端推理进行了优化，但在处理视频流等动态输入方面仍存在不足。研究人员还在探索混合方法，例如在边缘设备和服务器之间分摊计算任务，以减少延迟。一个实际应用是在计算能力有限的设备相机上进行实时制造缺陷检测。
每个主题都解决了明确的技术难题，同时为医疗保健、机器人和消费技术等行业提供了直接价值。通过关注这些领域，开发者可以为构建更强大、更通用和更易于访问的视觉系统解决方案做出贡献。