机器视觉的定义与应用
机器视觉是一种计算机科学和工程领域的技术，它利用计算机处理图像和视频数据，自动识别并提取信息。这种技术在工业、医疗、交通等多个领域有着广泛的应用。例如，在制造业中，机器视觉系统可以用于质量控制，检测产品上的缺陷；在医疗领域，它可以帮助分析医学影像，如X光片或MRI扫描，以便诊断疾病。在交通领域，智能摄像头使用了机器视觉技术来监控车辆流动并优化交通流量。
传统方法与深度学习的区别
在过去，图像处理通常依赖于传统方法，这些方法基于手工设计的特征提取算法，并通过统计学方法进行分类。但随着深度学习技术的发展，我们现在能够训练更复杂的人工神经网络来直接从图像数据中学习特征。这使得我们能够解决之前难以解决的问题，比如物体识别、语义分割等任务。
深度学习模型中的卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络是目前最常用的深层结构之一，它模仿人眼对图像中的空间关系进行编码。CNN包含多个卷积层，每一层都会过滤输入信号，以捕捉不同的特征。此外，还有一些全连接层用于完成最终分类任务。由于其效率和效果，CNN已经成为许多竞赛和实际应用中不可或缺的一部分。
训练过程中的挑战与解决方案
训练一个有效且高效的深度模型是一个复杂且耗时的事务。一方面需要大量标注好的训练数据才能保证模型性能；另一方面，由于内存限制，我们往往只能用小批量样本进行迭代训练。而为了避免过拟合，一般会采用交叉验证等策略来评估模型性能。此外，对抗性训练也是提高模型鲁棒性的重要途径，可以防止攻击导致误判的情况发生。
应用实例：自驾车中的感知系统
自驾汽车作为未来交通工具的一个重要示范，其核心组件之一就是高级感知系统。这不仅包括传统雷达和激光雷达（LIDAR）设备，还包括了一系列摄像头以及配备了先进算法以解释它们所看到内容的心理素质强大的计算平台。在这些系统中，机器视觉软件负责识别道路标记、行人、其他车辆甚至天气条件，从而确保安全航行。这项工作涉及到极其精细化的地面观察，并且需要持续更新以适应不断变化环境的情景理解能力。
