计算机视觉：2023年回顾和2024年趋势

探索人工智能驱动视觉的关键进展和未来方向

在我们告别2023年之际，很明显，计算机视觉领域经历了充满非凡创新和技术飞跃的一年。今年证明了人工智能驱动的视觉技术取得了显著进展，深刻改变了我们对视觉数据的互动和解释。CV涵盖了从生成性人工智能奇迹到复杂分析工具的一切，它不仅进化了，而且重新定义了它的边界。

CV 2023回顾

下面，我简要介绍了在2023年塑造计算机视觉格局方面发挥关键作用的十大进步：

1. SAM（Segment Anything Model）：SAM由Meta AI开发，是CV中分割任务的基础模型。它彻底改变了像素级分类，实现了图像中几乎任何东西的分割。这一发展为跨各种数据集的复杂分割任务开辟了新的途径。
2. 多模式大型语言模型（LLM）：像GPT-4这样的模型弥合了文本和视觉数据之间的差距，为人工智能提供了理解和解释复杂多模式输入的能力。它们在增强人工智能处理文本和视觉线索组合并对其做出反应的能力方面发挥了至关重要的作用，从而产生了更复杂的人工智能应用程序。
3. YOLOv8：YOLO系列的这一迭代以其增强的速度和准确性为目标检测树立了新的标准。YOLOv8的进步使其成为需要快速精确物体检测的实时应用的首选。
4. DINOv2（自监督学习模型）：DINOv2标志着CV中自监督学习的重要一步。通过减少对大型注释数据集的依赖，它展示了自监督方法用更少的标记图像训练高质量模型的潜力。
5. 文本到图像（T2I）模型：这些模型有一长串：中途创作、DALL-E 3、Stable Diffusion XL、Imagen 2等。它们极大地提高了文本描述中人工智能生成图像的质量和真实性。它们促进了数字艺术生成等创造性应用，使人工智能成为艺术家和设计师的宝贵工具。
6. LoRA for CV：LoRA最初是为微调大型语言模型而开发的，它在CV中发现了新的应用程序。它提供了一种灵活高效的方式来调整现有模型以适应特定任务，大大增强了CV模型的通用性。
7. Meta的Ego-Exo4D数据集：该数据集代表了视频学习和多模式感知的重大进步。它提供了丰富的第一人称和第三人称镜头集，为人类活动识别和其他应用开发了更复杂的模型。
8. 文本到视频（T2V）模型：T2V模型（例如Runway、Pika Labs和Emu Video）通过从文本描述创建高质量视频，为人工智能生成的内容带来了新的维度。这一创新为娱乐和教育等领域开辟了可能性，在这些领域，动态视觉内容至关重要。
9. 高斯散射用于视图合成（Gaussian Splatting）：这项技术代表了视图合成领域的一种新方法。它对神经辐射场（NeRF）等现有方法进行了改进，特别是在训练时间、延迟和准确性方面，从而重塑了3D渲染的格局。
10. 英伟达的StyleGAN3:StyleGAN3突破了生成模型的界限，尤其是在创建超逼真的图像和视频方面。这一进步扩大了生成模型在创建详细逼真的数字艺术和动画方面的能力。

2023年的这十项进步不仅说明了计算机视觉的快速增长和创新，还突显了该领域在各个领域的影响力不断扩大。从医学成像到创意艺术，这些发展为未来计算机视觉的突破和应用奠定了基础。

CV 2023 Recaps (Generated by GPT-4 by author’s prompt)

CV 2024趋势

展望2024年，以下是将进一步彻底改变这一动态领域的预期趋势：

1. 增强现实（AR）集成：随着苹果和Meta等巨头的消费级AR设备激增，CV预计将在日常应用中变得更加普遍。这种整合将增强制造业、零售业和教育等行业的体验，提供身临其境的教育和购物体验以及运营支持。
2. 机器人语言视觉模型（RLVM）：机器人技术的最新兴起是语言视觉模型的集成，将机器人转变为更直观、更交互式的人工智能代理。通过将视觉理解与语言理解相结合，这些模型正在为智能、响应机器人的新时代奠定基础，以令人兴奋的方式改善我们的日常生活和工作。
3. 复杂的卫星视觉：在CV的推动下，卫星图像的进步将使人们能够更详细地监测陆地现象，如森林砍伐、城市扩张和海洋环境。这些技术提供的增强分辨率对于环境监测和管理至关重要。
4. 3D计算机视觉：3D CV算法的进步将在各种应用中发挥关键作用，包括自动驾驶汽车和数字孪生建模。这些发展有望提供更准确的深度和距离数据，提升模拟、安全系统等领域的应用。
5. 计算机视觉中的伦理：随着CV的广泛应用，伦理考虑将越来越受到关注。面部识别算法中的偏见和公共区域的隐私问题等问题将成为焦点，需要开发更平衡、更注重隐私的技术。
6. 合成数据和生成人工智能：生成人工智能在简历中的作用将继续增长，特别是在合成数据的创建方面。这一趋势将有助于更高效、更合乎道德地培训简历系统，最大限度地减少侵犯隐私的行为，并提高数据标签的速度和成本效益。
7. CV边缘计算：在设备上处理视觉数据的趋势（边缘计算）将变得更加普遍。这一转变将通过实现更快、更高效的数据处理，使从智能安全系统到自动驾驶汽车的一系列应用受益。
8. CV原生医疗保健应用：CV将在医疗保健中越来越多地用于分析X射线和核磁共振成像等医学图像，帮助疾病诊断。此外，它还将用于患者监测和外科手术，提高患者护理和手术效率。
9. 检测深度伪造：随着人工智能生成的深度伪造变得越来越现实，CV将在打击虚假信息方面发挥至关重要的作用。它分析图像和检测操纵迹象的能力对于保持信息完整性至关重要。
10. 实时计算机视觉：分析实时视频源并立即采取行动的能力将得到扩展，应用于安全、人群监控和工业安全。这些实时系统将提高响应能力和操作安全性。

这些趋势指向了一个未来，在这个未来，计算机视觉不仅可以增强技术能力，还可以应对社会和道德挑战，形成一种更明智、更负责任的人工智能开发和应用方法。