赤峰计算机培训学校：为什么深度学习仍未取代传统的计算机视觉技术？深度学习只是一种计算机视觉工具，而不是包治百病的良药，不要因为流行就一味地使用它。传统的计算机视觉技术仍然可以大显身手，了解它们可以为你省去很多的时间和烦恼；并且掌握传统计算机视觉确实可以让你在深度学习方面做得更好。这是因为你可以更好地理解深度学习的内部状况，并可执行预处理步骤改善深度学习结果，深度学习已经取代了传统的计算机视觉吗？或是换种说法：既然深度学习看起来如此有效，是否还有必要学习传统的计算机视觉技术？

这个问题很好。深度学习确实给计算机视觉和人工智能领域带来了革命性的突破。许多曾经看似困难的问题，现在机器可以比解决的比人类还好。图像分类就是最好的印证。确实，如从前所述，赤峰专科本科学历提升深度学习有责任将计算机视觉纳入行业版图。但深度学习仍然只是计算机视觉的一个工具，且显然不是解决所有问题的灵丹妙药。也就是说，我将说明传统的计算机视觉技术为何仍十分有用，值得我们继续学习并传授下去。

深度学习需要大数据，深度学习有时会做过了头，传统计算机视觉将会提升你的深度学习水平，在深度学习出现以前，如果你有一项诸如图像分类的工作，你会进行一步叫做特征提取的处理。所谓特征就是图像中有趣的、描述性的、或是提供信息的小部分。你会应用我在本文中称之为的传统计算机视觉技术的组合来寻找这些特征，包括边缘检测、角点检测、对象检测等等。赤峰计算机培训学校在使用这些与特征提取和图像分类相关的技术时，会从一类对象的图像中提取出尽可能多的特征，并将其视为这类对象的定义。接下来你要在其它图像中搜索这些定义。如果在另一个图像中存在着词袋中相当一部分的特征，那么这个图像就被归为包含那个特定对象的分类。

这种图像分类的特征提取方法的难点在于你必须在每张图像中选择寻找哪些特征。随着你试图区分的类别数目开始增长，比如说超过10或20，这就会变得非常麻烦甚至难以实现。你要寻找角点？边缘？还是纹理信息？不同类别的对象最好要用不同种类型的特征来描述。如果你选择使用很多的特征，你就不得不处理海量的参数，而且还需要自己来微调。

深度学习引入了端到端学习这一概念，让机器在每个特定类别的对象中学习寻找特征，即最具描述性、最突出的特征。换句话说，让神经网络去发现各种类型图像中的潜在模式。但是一个训练不良的模型在你的训练数据之外很可能表现糟糕，因为机器并没有对于问题的洞察力，也就不能在没看到数据的情况下进行概括归纳。而且对你来说查看训练模型内部并进行手动调整又太过困难，因为一个深度学习模型内部拥有数以百万计的参数——每个参数在训练期间都会被调整。某种程度上说，一个深度学习模型就是一个黑箱。

赤峰计算机培训学校里传统的计算机视觉完全透明，允许你更好地评估判断你的解决方案是否在训练环境之外依然有效。你对问题的深入见解可以放进你的算法之中。并且如果任何地方出现故障，你也可以更轻易地弄清楚什么需要调整，在哪里调整，深度学习有时做过了头，这大概是我最喜欢的支持研究传统计算机视觉技术的理由，此外，如果你的训练模型表现不佳呢？你不得不返回原点，用不同的训练参数重做全部工作。这一过程可能会重复数百次。

但有时候所有这些完全没必要。因为传统计算机视觉技术可以比深度学习更有效率地解决问题，而且使用的代码更少。例如，我曾经参与的一个项目是检查每个通过传送带的罐子里是否有一个红勺子。现在你可以通过前文叙述的旷日持久的过程来训练一个深度神经网络去检测勺子，或者你也可以写一个简单的以红色为阈值的算法，然后计算有多少白色的像素。简简单单，一个小时就可以搞定！

掌握传统的计算机视觉技术可能会为你节省大量的时间并减少不必要的烦恼，传统计算机视觉会提升你的深度学习技巧，理解传统的计算机视觉实际上能帮你在深度学习上做得更好，总而言之，赤峰计算机培训学校的深度学习只是一种计算机视觉的工具，而不是包治百病的良药。不要因为流行就一味地使用它。赤峰职业技能证书办理传统的计算机视觉技术仍然可以大显身手，了解它们可以为你省去很多的时间和烦恼。