预计到 2025 年，计算机视觉将在三个关键领域取得进展：基于 Transformer 的架构的集成、对边缘优化模型的更多关注以及用于训练的合成数据的使用。这些趋势解决了当前在可扩展性、效率和数据可用性方面的局限性，为开发人员提供了解决实际问题的实用工具。
首先，最初在自然语言处理中流行的 Transformer 架构正成为计算机视觉任务的核心。 像 Vision Transformers (ViTs) 和混合 CNN-transformer 设计之类的模型在需要全局上下文理解的场景中，例如在杂乱场景中的对象检测，优于传统的卷积神经网络 (CNN)。 例如，ViT 将图像处理为补丁序列，从而能够更好地进行远距离依赖建模。 开发人员可以利用 PyTorch 或 HuggingFace 等框架来实现这些架构，尽管他们需要针对更高的计算成本进行优化。 将 CNN 用于局部特征提取与将 Transformer 用于全局推理等混合方法正越来越受欢迎，以平衡准确性和效率。
其次，随着无人机、AR/VR 头戴设备和 IoT 传感器等设备需要实时处理，计算机视觉模型的边缘部署将会增长。 TensorFlow Lite 和 ONNX Runtime 等工具支持模型量化和剪枝，以在保持性能的同时减少大小。 例如，开发人员可能会在配备神经处理单元 (NPU) 加速器的 Raspberry Pi 上部署基于 YOLO 的对象检测模型，以实现低延迟推理。 这种趋势减少了对云服务的依赖，解决了隐私问题和带宽限制。 NVIDIA 的 TAO Toolkit 等框架也简化了预训练模型对边缘硬件的适配，尽管在平衡准确性与资源约束方面仍然存在挑战。
第三，合成数据生成将解决训练数据集中的差距，尤其是在罕见场景或对隐私敏感的应用中。 Unity Perception 和 NVIDIA Omniverse 等工具允许开发人员创建逼真的 3D 环境，用于生成在不同条件下对象的带标签图像。 例如，自动驾驶车辆系统可以训练在真实生活中捕捉过于危险的合成碰撞场景。 像域随机化（改变纹理、光照和背景）这样的技术有助于模型更好地推广到真实世界的数据。 虽然合成数据降低了注释成本，但开发人员仍然必须使用真实数据验证模型，以避免过度拟合到人工模式。 Blender 和 Unreal Engine 等开源库提供了将合成数据集成到训练工作流程中的可访问管道。