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计算机视觉领域自20世纪70年代兴起以来，历经数十年的发展，已取得了举世瞩目的成果，从早期的图像识别、目标检测到如今的深度学习、三维重建，计算机视觉技术逐渐渗透到各行各业，本文旨在梳理计算机视觉领域的重要事件，定义这些事件，并对其进行简要回顾。
计算机视觉领域事件定义
1、图像识别：指计算机通过图像处理和分析，从图像中提取出有意义的特征，并对其分类、识别的过程。
2、目标检测：指在图像中检测出感兴趣的目标，并给出其位置和属性的过程。
3、三维重建：指从二维图像中恢复出三维场景的过程。
4、深度学习：一种模拟人脑神经网络结构的计算模型，通过学习大量数据，实现图像识别、目标检测等功能。
5、计算机视觉应用：将计算机视觉技术应用于实际场景，如人脸识别、无人驾驶、智能监控等。
6、国际计算机视觉大会（ICCV）：是全球计算机视觉领域的顶级会议，每年吸引众多专家学者参与。
7、图像处理与分析：指对图像进行预处理、特征提取、分类、识别等操作，以获取有价值的信息。
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8、计算机视觉竞赛：通过竞赛形式推动计算机视觉领域的发展，提高技术水平。
计算机视觉领域里程碑事件回顾
1、20世纪70年代：图像识别领域开始兴起，出现了一系列经典算法，如SIFT、SURF等。
2、20世纪80年代：目标检测领域取得突破，R-CNN、SSD等算法应运而生。
3、20世纪90年代：三维重建技术逐渐成熟，Poisson重建、ICP等算法得到广泛应用。
4、21世纪初：深度学习技术开始应用于计算机视觉领域，VGG、AlexNet等经典网络模型涌现。
5、2012年：AlexNet在ImageNet竞赛中取得优异成绩，标志着深度学习在计算机视觉领域的崛起。
6、2014年：R-CNN在目标检测领域取得突破，奠定了深度学习在目标检测领域的地位。
7、2016年：Faster R-CNN、YOLO等算法进一步推动了目标检测技术的发展。
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8、2017年：Mask R-CNN、RetinaNet等算法在实例分割领域取得突破。
9、2018年：3D重建技术取得重大进展，MVS、Poisson重建等算法得到广泛应用。
10、2019年：Transformer在计算机视觉领域得到广泛应用，如ViT、DeiT等。
11、2020年：计算机视觉技术在全球范围内得到广泛应用，如人脸识别、无人驾驶、智能监控等。
计算机视觉领域的发展历程充满了创新与突破，从图像识别、目标检测到三维重建、深度学习，计算机视觉技术不断突破自身瓶颈，为各行各业带来便利，本文通过对计算机视觉领域里程碑事件的定义与回顾，旨在为读者展现这一领域的辉煌历程。
标签： #计算机视觉领域事件定义
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