聊到计算机视觉，很多人第一反应是图像识别、目标检测这些关键词。但要深挖下去，主流的计算机视觉算法其实是一套复杂的工具箱，不同的任务用到的算法也各不相同。今天我就带大家理清楚计算机视觉的几大类核心算法，以及它们在实际应用中的表现。

计算机视觉的核心目标是让机器“看懂”世界，而这背后分成几个重要任务：图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、姿态估计等。围绕这些任务，我们来聊聊对应的算法。

图像分类是计算机视觉最基础的任务，也是很多复杂任务的起点。经典的算法从传统的支持向量机(SVM)、KNN发展到深度学习时代的卷积神经网络（CNN）。其中最具代表性的有AlexNet、VGG、ResNet和EfficientNet。AlexNet可以说是深度学习时代图像分类的开端，它通过卷积层提取图像特征，让机器“看”得更清晰。ResNet则更进一步解决了网络加深后梯度消失的问题，通过引入残差块，不仅提升了准确率，还降低了训练的复杂性。而EfficientNet则聚焦于模型的效率，利用复合缩放方法在计算资源有限的情况下达到更好的性能表现。

接下来是目标检测，这部分算法的重点是找到图像中的目标，明确它们的位置。主流算法可以分为两类：基于回归的方法和基于区域的检测方法。基于区域的方法最经典的就是R-CNN系列，从最初的R-CNN到Fast R-CNN、Faster R-CNN，它们的特点是先提取候选区域，再通过分类器判断目标种类。Faster R-CNN通过引入区域建议网络（RPN）极大地提升了速度。相比之下，YOLO和SSD作为基于回归的方法更加轻量级，它们直接将目标检测转化为一个回归问题，实时性更强，适合嵌入式设备和移动端应用。YOLO系列已经发展到YOLOv8，每一代都在精度和速度上有所突破。

语义分割是另一个重要任务，它需要为图像中的每个像素赋予语义标签。典型的语义分割算法有FCN、U-Net、DeepLab系列。FCN是第一个将卷积网络扩展到像素级预测的算法，而U-Net的特点是设计了一个对称的编码器-解码器结构，广泛应用于医学影像分割。DeepLab系列则通过引入空洞卷积和条件随机场等技术，在分割精度上进一步提升。

如果语义分割的关注点是像素级语义，那么实例分割就是要区分同一类别的不同个体。Mask R-CNN是实例分割领域的标杆算法，它在Faster R-CNN的基础上增加了一个分支，用于预测目标的分割掩码，兼顾目标检测和分割两种功能。最近的算法如Detectron2和Segment Anything Model（SAM）都基于此类思路做了进一步的优化。

最后我们聊聊姿态估计。这类任务主要是检测人体或者物体的关键点位置，典型的算法包括OpenPose、AlphaPose和HRNet。OpenPose率先提出了多人体关键点检测的实时算法，通过将人体骨骼看成一个连接点的图结构实现姿态估计。AlphaPose在精度上进行了优化，而HRNet则专注于保持高分辨率特征，提升了对细节的捕捉能力。

说完了这些任务和对应算法，可能你会发现它们背后有一些共通点。几乎所有计算机视觉的主流算法都依赖于深度学习，特别是卷积神经网络和变种网络。而随着Transformer在自然语言处理的成功，一些视觉算法也开始尝试引入Transformer结构，比如Vision Transformer（ViT）和Swin Transformer，这些算法打破了传统CNN的局限，在图像分类、检测、分割任务中表现出了很强的竞争力。

总结下来，主流的计算机视觉算法并不是孤立的，而是一整个生态。从最初的图像分类到复杂的实例分割、姿态估计，每一种算法都在解决特定问题。选择合适的算法，关键在于你的应用场景和性能需求。了解这些算法的原理和特点，不仅能帮你更快找到适合的工具，也能让你在实际项目中事半功倍。希望这篇文章能帮你理清思路。