计算机视觉 原理

人工神经网络是由许多简单相连单元组成的计算系统，其行为由连接权重决定。它的源头是1943年的神经元模型，带学习能力的版本则始于1958年罗森布拉特的感知机。

卷积神经网络让同一组小型图案探测器扫过整张图像，因此无论特征出现在哪里都能被找到。它在1989年用反向传播训练，1998年以LeNet-5的形式成熟，如今已是计算机视觉的标准方法。

多模态模型在同一个模型里处理不止一种输入或输出，例如图像和文本。CLIP 与 Flamingo 这两项工作展示了这类模型怎样训练出来，又怎样靠文字提示迁移到新任务。

计算机使用（computer use）是 Anthropic 在 2024 年 10 月开放公开测试的一项能力，让模型像人一样看屏幕、移动光标、点击和打字，从而操作原本为人设计的普通软件。

视觉里程计让巡视器通过跟踪行驶前后相机图像中的地形特征，测出自己实际移动了多远，而不是只靠数车轮转数。NASA 的火星探测车首次实际演示了这项技术。