作者：禅与计算机程序设计艺术
一、简介
目前，人类在收集和处理图像数据方面已经取得了非常大的进步。随着技术的不断迭代升级，机器视觉系统也在迅速发展。人工智能领域的研究者们正在将这些技术应用到工业领域，其中就包括机器人的视觉处理方面。由于机器人本身是个动态多变的物体，因此它的视觉输入也会随着环境的变化而不断更新。如何使得机器人能够准确识别、跟踪和理解其周遭世界中的各种信息，成为十分重要的问题。
二、相关研究
人类在日常生活中都可以感知到大量的视觉信息，例如我们用双眼看到的物体、听到的声音、以及用肢体做出的动作。而对于机械工业生产型机器人来说，它只能通过传感器获取的信息来进行运动控制，不能完整地模拟人类的视觉系统。所以，如何让机器人像人一样具备视觉感知能力，进而让它具有自主决策能力和执行任务的能力，仍然是一个重要课题。
目前，主流的方法论主要集中在基于深度学习的目标检测、跟踪、分类等方法上。然而，这些方法仍存在一些局限性。首先，需要大量的训练数据，手动标注复杂、耗时且容易出错；其次，检测速度慢，尤其是在高分辨率图像下；最后，由于没有模型之间的一致性，不同算法之间的结果差距过大。因此，如何设计一个统一的、高效、准确且适应未来的机器视觉系统，这是当前研究的一个关键难点。
近年来，人工智能领域的多个学者提出了不同的视觉方法。例如，2017 年发表于 CVPR 的 YOLOv3 使用卷积神经网络 (CNN) 来检测目标并回归目标的边界框和类别概率分布。后来，Facebook 提出的用于对象检测的 DSOD 方法通过堆叠多个深层网络来提升性能。2019 年发表于 ICCV 的 Mask R-CNN 用 Faster RCNN 作为基础