計算機視覺 - 圖像編碼

圖像編碼在計算機視覺領域中一直是一個嚴峻的挑戰，至少在深度學習火之前。在衆多的視覺任務中，比如識別，檢測，跟蹤等，都需要提取出辨別的特徵表示能更好的運用於後續的模型中。一般來說，最淺層的特徵是圖像的像素灰度。這種原始的灰度具有很少的語義信息，這嚴重限制了圖像表示的描述能力。因此，大量的紋理特徵，結構模式和邊緣信息，如SIFT，HOG，LBP等得到了發展。這些特徵靈活且相對容易構造，以方便的局部形式

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