0、前言
计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是人工智能领域的一个重要分支，它是一个跨学科的领域，涉及计算机科学、人工智能、机器学习、图像处理、神经科学等多个学科的知识
计算机视觉使用计算机技术来模拟人类视觉系统的功能，使计算机能够从图像或多维数据中提取信息、识别对象/场景/活动，其目标是使计算机能够像人类一样“看”和“理解”视觉世界，其应用非常广泛，包括：
- 自动驾驶汽车：使用视觉系统来识别道路标志、行人、其他车辆等
- 医疗成像：辅助诊断，如肿瘤检测、骨折识别等
- 安全监控：人脸识别、异常行为检测等
- 工业自动化：质量控制、机器人导航等
- 增强现实和虚拟现实：提供沉浸式体验，通过视觉技术增强现实世界
- 智能手机应用：如面部识别解锁、图像搜索等
计算机视觉通常包括图像分类、目标定位、目标检测和图像分割这四大基本任务，它们是构建更复杂视觉系统的基础，其他的关键任务大多也是在这四大基本任务的基础上延伸开来的
1、图像分类（Image Classification）
1.1 概念
分类任务解决的是“是什么？”的问题，即：给定一张图片或一段视频，判断其中包含什么类别的目标，通过对图像的特征进行提取和分析，然后将图像分配到特定的类别（例如，识别一张图片中的物体是猫还是狗）
输入： 一张图像 输出： 每个类别的概率 策略： 选择最高概率即可（贪心解码思想）