跳过内容- 目标检测 (Object Detection)：目标检测是一种计算机视觉任务，它的目的是在图像或视频中识别和定位多个物体的位置，然后用边界框将它们框定。该任务的应用非常广泛，如自动驾驶车辆中的交通信号灯识别、智能安防系统中的人脸识别、医学图像中的病变区域识别等。
- 图像分类 (Image Classification)：图像分类是一种计算机视觉任务，它的目的是对输入的图像进行分类。这种任务通常会将图像分成多个类别，例如动物图像分类、花卉图像分类、人脸图像分类等。图像分类在很多领域都有广泛的应用，如医学影像诊断、安防监控、垃圾分类、智能客服等。
- 图像分割 (Image Segmentation)：图像分割是一种计算机视觉任务，它的目的是将图像分成多个区域或分割出物体的轮廓。这种任务在医学图像、自然图像处理和计算机图形学中得到了广泛的应用，如医学图像中的病变区域分割、无人机图像中的道路分割、自然场景图像中的物体分割等。
- 人脸识别 (Face Recognition)：人脸识别是一种计算机视觉任务，它的目的是从图像或视频中识别出人脸，并确定其身份。该任务在安防监控、身份认证、移动支付等领域有着广泛的应用，如人脸门禁系统、智能手机解锁、在线身份验证等。
- 人体姿态估计 (Human Pose Estimation)：人体姿态估计是一种计算机视觉任务，它的目的是从图像或视频中检测出人体的关节位置，并估计人体的姿态。该任务在体育训练、运动医学、游戏和虚拟现实等领域有着广泛的应用，如运动员训练监控、医疗康复辅助、虚拟试衣等。
- 图像超分辨率 (Image Super-Resolution)：图像超分辨率是一种计算机视觉任务，它的目的是将低分辨率图像恢复成高分辨率图像。这种任务在医学影像、视频监控等领域有着广泛的应用，如医学图像的放大显示、视频监控中的人脸识别等。
- 图像生成 (Image Generation)：图像生成是一种计算机视觉任务，它的目的是利用深度学习模型生成具有特定属性的图像。这种任务在虚拟试衣、游戏、电影等领域有着广泛的应用，如虚拟试衣时的服装渲染、游戏中的场景渲染、电影特效等。
