人工智能技术是目前最为热门的高新技术之一，可以称之为科技界的“高富帅”，但凡是从业者，不但薪资高、外表华丽，最主要还是国家战略发展方向，未来的朝阳行业。人工智能已经逐渐渗透到了各行各业，开始影响着我们的衣食住行，未来这种影响将会更加的明显，可以说无AI不时髦，如果不懂得使用AI的产品，那么将会被这个时代遗弃。
计算机视觉领域的市场与人才需求
AI领域的应用让人眼花缭乱，几乎每过一段时间都会有新的应用产品现身，有的时候仅仅是一款产品下的AI应用就层出不穷，比如以抖音为例，上面的各种换脸、美颜、特效等应用每天都发生着变化，也就是说相关的AI应用技术一直在更新，那么做为AI兴趣爱好者，或者想要深入了解其技术原理的人员应该如何着手呢？接下来，就为大家做一个总体的分析，首先从应用分类上开始。
纵观目前整个AI领域的应用方向，大概可以分为四大类：图像视觉应用领域、自然语言应用领域、语音信号应用领域、自动化应用领域。而在这四大领域中，又属图像视觉应用领域的落地产品最为广泛，根据艾瑞咨询报告显示，通过对下游行业需求统计测算，我国计算机视觉产品的市场规模占整个 人工智能行业的57%,这说明国内的AI产品市场超过一半都是在做图像视觉领域的应用产品，这主要是由于市场对图像视觉应用方向的产品要比其他方向产品的需求大。
由于市场对AI产品的需求较大，从而导致市场上的AI产品研发企业需要的技术人员大部分都是和图像视觉技术相关的人员，这也加剧了市场上图像视觉领域的人才稀缺性，从国家工信部发布的《人工智能产业人才发展报告》中，可以看出相关人才的稀缺性有多大。
根据工信部统计发布的报告数据显示，人工智能不同技术方向岗位的人才供需比均低于0.4，说明该技术方向的人才供应严重不足。从细分行业来看,智能语音和 计算机视觉的岗位人才供需比分别为0.08、0.09，相关人才极度稀缺。
根据成都深度智谷科技有限公司对近期报名咨询学习“人工智能算法工程师”的人员、以及报名考试中国人工智能学会认证的《计算机图像视觉应用开发工程师》证书的人数比例分析，所有咨询人员中对于图像视觉领域的咨询达到了80%以上，可见更多的意向从业者也对图像视觉算法方向的技术更感兴趣，无论是从技术入门难度，还是从市场的从业要求而言，图像视觉领域的宽容性都要更高，这对于那些意向从业者而言，或者是一个不错的消息。
计算机视觉应用领域的任务分类
前面讲到人工智能应用领域占比最大的计算机视觉产业，有很多人对计算机图像视觉的应用的认识并不是很清晰。一般在图像视觉任务处理领域，根据其具体的任务目标可可划分为：检测（回归拟合）任务、分类任务、生成任务、分割任务。那么这篇文章，我们将从检测任务和分类任务展开讨论，后续我们还会对生成任务和分割任务进行分析讨论。
检测任务：
检测任务是检测图像中是否包含了某个目标，并且要通过对目标标签坐标的学习，进行回归拟合这些标签坐标点，从而达到检测目标的目的。比如拿人脸检测来说，计算机需要学习的就是人脸矩形框的左上角和右下角的坐标点，然后再根据学到的坐标点画出矩形框，就完成了人脸检测的任务。
从上面的人脸检测任务中可以发现，人脸检测任务实际是通过对标签点的回归来完成检测任务的。如果我们需要单纯的回归来实现某些任务，比如关键点的检测，那么就不要画出矩形框了，只需要把回归后的关键点标出来就可以了。在人脸检测任务中，最为常见的操作是在检测人脸的同时，对人脸上的关键位置进行回归，这有助于提高检测精度。
当然，如果有必要，甚至可以对人脸的轮廓进行全面的关键点回归检测，这样的检测任务对人脸的轮廓拟合更好，适合对人脸部分做一些相关的操作，比如人脸美颜相机、换脸道具等都是需要对人脸轮廓做全面的检测才能够做出理想的效果的。
上面人脸检测是一个单类单目标检测，顾名思义，被检测的目标只有一个，那也就只有一个类别，除了单类单目标的检测，还有单类多目标的检测、以及多类多目标的检测。
首先来看看单类多目标检测任务，单类多目标也很容易理解，就是被检测目标只有一个类别，但是却有多个对象，比如一张图上有多个人脸，这种任务就属于单类多目标检测了，那么单类单目标检测和单类多目标检测之间的难度差距多少呢？答案是差距很大，简单来说，单类单目标检测只需要在图上留下置信度最高的目标即可，但是单类多目标不仅仅要考虑到检测到所有的目标，还要考虑去除被重复检测的目标。要使用到IOU、NMS等一些技巧才能达到目标。
多类多目标和单类多目标唯一不同的就是被检测的目标不是同一个类别，有可能是两个类别或者两个类别以上的多个目标。以下图为例，被检测的目标包括了多个类别，每个类别又有一个或多个对象，这种的检测被称为多类多目标检测。
分类任务：
分类任务大多数情况下是和检测任务伴随而行的，分类任务也比较容易理解，简单来说就对目标进行分门别类，而分类任务根据分类数又可以分为二分类任务和多分类任务。
二分类任务顾名思义，就是把所有的数据分类两个类别，这种应用一般在判断一个目标是否符合某种标准的时候使用，最直观的例子就是人脸识别，即判断目标是不是某个人的人脸，具体做法就是将当前的人脸和人脸库中的人脸一一对比，相似度达标就是被识别的人脸标目标，否则就不是，这就是很直观的二分类问题，除了人脸识别，还有其他很多类似的二分类案例，比如判断邮件是否是垃圾邮件、判断图像是否涉黄违规等等。
多分类一般是对众多不同的目标同时分类，比如对一张照片中的不同目标进行分类确认，一般这类任务都与检测任务同时进行，最典型的模型就是以深度学习为例的YOLO系列，同时进行检测任务和分类任务。
此外，根据处理的数据是否具有标签信息，我们还可以将机器学习分为监督学习、无监督学习、半监督学习等几种类型。
监督学习是完全按照输入数据与标签一对一的形状对数据打上标签，然后再通过让机器学习大量带有标签的样本数据，训练出一个模型，并使该模型可以根据输入得到相应输出的过程。
非监督学习是通过学习没有分类标记的训练样本，直接建立一个模型，以揭示数据的内在性质和规律。具体来说，要将数据集划分为若干个互不相交的子集，每个子集中的元素在某种度量之下都与本子集内的元素具有更高的相似度。
使用以上方法划分出的子集就是聚类，包括K-均值、k-众数、k-中心点，高斯混合模型（GMM）、分层聚类、EM等算法。
半监督学习是其训练数据的一部分是有标签的，另一部分没有标签，而没标签数据的数量常常远远大于有标签数据数量。先使用无监督学习对数据作处理，然后使用监督学习做模型的训练。
后记：
最后说明一下，无论是检测任务，还是分类任务，其本质都是在做判断，判断目标是否拟合，是否分开等等，所以检测和分类任务都被称作判别模型任务。
从机器学习的角度来看，预测值为离散值的问题为分类问题，包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、集成方法、K-近邻等算法，可以预测鸟的种类。
预测值为连续值的问题为回归问题，包括线性回归、逻辑回归、集成方法、神经网络等算法，可以预测房价的趋势。
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