提到计算机视觉（CV），大多数人脑海中会立马浮现出一个字：“卷”，它是一门将人类的视觉能力赋予机器的学科，涵盖了图像生成、图像识别、医学图像、自动驾驶、连续学习、工业视觉、三维重建等众多热门领域。
为了让大家进一步了解CV热门领域，我们联合QS前50博士大牛，多篇顶会一作作者，打造了计算机视觉热门系列课程，包含图像生成 、医学图像、三维重建等热门方向，原价699元，限时免费领！
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系列课程概览
系列1
1小时玩转diffusion
1.生成模型
2.扩散模型
3DDPM基础
系列2
基于深度学习的图像分类
1.图像分类基本概念
2.图像分类常用数据集
3.图像分类经典论文解读
系列3
连续学习-变化场景的人工智能
1.可持续人工智能
2连续学习的定义
3.连续学习的应用及挑战
4.一种简单易用的基准方法
系列4
大模型时代下的医学图像研究
1.AIGC+医学图像的火花
2.大模型时代下的医学图像
3.医学AI的未来
系列5
多模态transformer的七十二变
1.入transformer
2原始的transformer
3.transformer的分类及应用
系列6
三维重建NeRF技术引爆CVPR
1.无需相机位姿的NeRF三维重建
2高质量的NeRF三维重建
3.CVPR2023三维重建方向顶会论文带读
计算机视觉的发展历程丰富多彩，从上世纪60年代初步探索到如今的深度学习技术革命，可以分为以下几个主要阶段：
1960s-1980s: 初期阶段
图像处理: 主要关注简单的图像处理和特征工程，例如边缘检测、纹理识别等。
模式识别: 诸如手写数字识别等初级任务的实现。
1990s-2000s: 机器学习时代
特征学习: 通过机器学习方法使得特征学习和对象识别变得更加复杂和强大。
支持向量机和随机森林的应用: 提供了新的解决方案。
2010s-现在: 深度学习的革命
卷积神经网络: CNN的广泛应用为计算机视觉带来了突破性进展。
迁移学习和强化学习的结合: 在计算机视觉任务上获得了重大进展。
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部分热门CV论文展示
三维重建（三维视觉）是当今计算机视觉研究领域的热点方向，在ICCV上甚至超过了AIGC领域的工作。以下是相关数据集。
1.KITTI 数据集
论文："The KITTI Vision Benchmark Suite" by Andreas Geiger, Philip Lenz, and Raquel Urtasun.
网址：http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/
介绍：KITTI 数据集是一个广泛用于自动驾驶和三维视觉研究的数据集。它包括了来自车载传感器的多种数据，如激光雷达、相机图像、GPS 定位等，用于物体检测、语义分割、三维物体跟踪和场景重建等任务。
2.NYU Depth 数据集
论文："Indoor Scene Understanding with RGB-D Images" by Nathan Silberman, et al.
网址：https://cs.nyu.edu/~silberman/datasets/nyu_depth_v2.html
介绍：NYU Depth 数据集是用于室内场景理解的 RGB-D 图像数据集。它包含了丰富的场景信息，适用于语义分割、物体识别、深度估计等任务。
3.ScanNet 数据集
论文："ScanNet: Richly-annotated 3D Reconstructions of Indoor Scenes" by Angela Dai, et al.
网址：http://www.scan-net.org/
介绍：ScanNet 数据集包含室内场景的 3D 重建数据，包括 RGB 图像、深度图像、语义分割和 3D 重建。这个数据集支持室内场景的三维重建和理解研究。
4.DTU-MVS 数据集
论文："Large-Scale Data for Multiple-View Stereopsis" by Henrik Aanæs, et al.
网址：http://roboimagedata.compute.dtu.dk/?page_id=36
介绍：用于多视图立体匹配（Multi-View Stereo，MVS）研究的重要数据集之一。该数据集由丹麦技术大学（Technical University of Denmark）创建，旨在支持三维重建和计算机视觉研究
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