计算机视觉领域的理论挑战与应用考察

计算机视觉作为人工智能领域的重要分支，其理论基础和应用场景日益受到关注。本次模拟题旨在深入探讨计算机视觉领域的理论挑战，并考察其在实际应用中的表现。首先，关注图像处理中的卷积操作，要求解析卷积核的作用和卷积过程中信息提取的原理。其次，考察图像分类任务中常用的激活函数，分析不同激活函数的优缺点及适用场景。进一步，聚焦深度神经网络的训练过程，要求理解反向传播算法及其在模型优化中的作用。同时，对于目标检测任务，深入剖析非极大值抑制（NMS）算法的工作原理及其在提高检测精度方面的贡献。最后，思考卷积神经网络在图像分割中的应用，探讨其在语义分割和实例分割中的差异与应用。