人工智能深度报告：计算机视觉行业框架—AI之眼，初启商业飞轮（1）建图技术：三维重建技术，包括SLAM、定位、建图、更新等技术；（2）点云理解技术：三维理解技术，包括点云检测、分割等技术；（3）街景理解技术：街景图像视频识别、检测、分割等技术；
CVPR：检测、3D、分割、视频、表示学习;（2021）CVPR：多角度三维视觉、图像视频生成、识别检测分类检索；（2022）ICCV：视频，3D，检测，分割，表示学习和Transforer。（2021） （2）基于self-supervised的无标注视觉技术。
图像识别流程：图像采集、图像预处理、特征提取、特征识别（1）双阶段目标检测：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、FPN、Mask RCNN；（2）单阶段目标检测：YOLO、SSD、RetinaNet；（3）基于transformer：Ralation Net、DETR。
计算机视觉作为一项新兴技术，不仅在学术界有很大的研究空间，同时也有广阔的应用前景。然而，学术界与工业界在计算机视觉领域中存在一定的差距。
首先，学术研究通常是以理论分析和实验验证为主，注重创新，追求技术的极致。工业界则更注重实际应用，倾向于更稳定和成熟的技术，并遵循商业化的标准。因此，在技术方向和目标上，两者可能存在差异。
此外，在可操作性和可行性方面，两者也有所不同。学术界的研究大多是基于小型数据和标准化环境的实验，而工业界需要解决的实际问题往往更为复杂，需要更大量、更多样的数据集和更广泛的数据应用。同时，实际应用场景下，各种不确定性因素需要被充分考虑，如光照的变化、不同尺度。下载链接：
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