人工智能中的视觉处理是指使机器能够解释和理解视觉数据（如图像或视频）的方法和技术。 它的核心是训练算法来识别视觉输入中的模式、对象和特征，从而模拟人类视觉的某些方面。 这通常使用卷积神经网络 (CNN) 来实现，卷积神经网络是一种旨在分层处理像素数据的深度学习架构。 例如，CNN 可能会首先学习检测图像中的边缘，然后是形状，最后是人脸或车辆等复杂对象。 预处理步骤（例如调整图像大小或标准化像素值）通常为这些模型准备数据。 视觉处理是图像分类、对象检测和分割等任务的基础。
从技术角度来看，视觉处理依赖于数学运算层。 在 CNN 中，卷积层应用过滤器来提取空间特征，而池化层则降低维度以提高效率。 ReLU 等激活函数引入了非线性，使网络能够学习复杂的关系。 训练包括将标记数据集（例如，ImageNet）输入到模型中，并通过反向传播调整权重以最大限度地减少预测误差。 TensorFlow 或 PyTorch 等框架简化了这些步骤的实现。 例如，开发人员可以使用预训练的 ResNet 模型，通过在较小的 X 射线数据集上微调其最终层来对医学图像进行分类。 实时应用程序（例如自动驾驶汽车）通常将视觉模型与其他组件（例如，激光雷达数据）结合使用，以检测行人和交通标志。
视觉处理的实际应用跨越多个行业。 在医疗保健领域，人工智能模型分析 MRI 扫描以识别肿瘤。 零售商通过使用相机扫描货架，将其用于库存管理。 自主无人机利用物体检测来导航环境。 然而，挑战依然存在。 模型需要大型、多样化的数据集才能很好地泛化，并且训练数据中的偏差会导致错误。 训练视觉模型的计算成本很高，但迁移学习等技术可以缓解这个问题。 边缘情况（例如，不寻常的照明或被遮挡的对象）仍然会带来可靠性问题。 开发人员还必须考虑道德影响，例如面部识别系统中的隐私问题。 尽管存在这些障碍，但视觉处理通过架构（例如，视觉转换器）和优化工具的改进不断发展，使其成为人工智能驱动解决方案的关键领域。