计算机视觉八大任务全概述：PaddlePaddle工程…

　　前言：来自百度的深度学习工程师，围绕计算机视觉领域的八大任务，包括：图像分类、目标检测、图像语义分割、场景文字识别、图像生成、人体关键点检测、视频分类、度量学习等，进行了较为详细的综述并形成此文。

　　这篇综述中，介绍了这些任务的基本情况，以及目前的技术进展、主要的模型和性能对比等。而且还逐一附上了GitHub传送门，用于更进一步的学习与安装实践指南。其中不少教程还是用中文写成，非常友好。这篇综述全程干货，推荐收藏阅读。

　　计算机视觉(Computer Vision)是研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，是使用摄像机机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等的机器视觉，并通过电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

　　形象地说，就是给计算机安装上眼睛(摄像机)和大脑(算法)，让计算机像人一样去看、去感知环境。计算机视觉技术作为人工智能的重要核心技术之一，已广泛应用于安防、金融、硬件、营销、驾驶、医疗等领域。本文上篇中，我们将介绍基于PaddlePaddle的四种计算机视觉技术及其相关的深度学习模型。

　　一、图像分类

　　图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉中重要的基础问题，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层视觉任务的基础。

　　图像分类在许多领域都有着广泛的应用。如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。

　　得益于深度学习的推动，图像分类的准确率大幅度提升。在经典的数据集ImageNet上，训练图像分类任务常用的模型，包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4、MobileNet、MobileNetV2、DPN(Dual Path Network)、SE-ResNeXt、ShuffleNet等。

　　模型的结构和复杂程度都不一样，最终得到的准确率也有所区别。下面这个表格中，列出了在ImageNet 2012数据集上，不同模型的top-1/top-5验证准确率。

　　在我们的GitHub页面上，提供上述与训练模型的下载。以及详细介绍了如何使用PaddlePaddle Fluid进行图像分类任务。包括安装、数据准备、模型训练、评估等等全部过程。还有将Caffe模型转换为PaddlePaddle Fluid模型配置和参数文件的工具。

　　上述页面的传送门在此：

　　https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleCV/image_classification