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计算机视觉就业前景？就业前景很好。
随着人工智能产业升温，计算机视觉行业有望迈向新的发展阶段，市场规模将加速扩张。乐观预计，未来几年，计算机视觉行业年均增长率可维持在30%左右，前景广阔。
计算机视觉是指研究使机器具有“看”的能力的一门技术。计算机视觉在未来的行业发展中属于前景行业，但并不意味着毕业后就一定可以找到工作，除了在学校好好学习外，还要及时了解企业的岗位需求，以及对企业招聘要求也应了如指掌，成为满足企业要求的人才，要先人一步。
计算机视觉行业的发展提供了明确、广阔的市场前景，为企业提供了良好的生产经营环境，助推数据、算法的不断优化。
2、应用场景不断拓展，推动计算机视觉行业快速发展
随着人脸识别、物体识别等分类、分割算法精度日益提升，愈来愈多的对象识别、分类问题将会逐步实现工业化，渗透进更多的行业应用。未来医疗影像、智慧物流、工业制造、批发零售等创新应用领域也将进一步解锁，成为行业整体快速发展的重要支撑。
计算机视觉三大领域是什么？1. 图像分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(category)或实例ID来描述图片。
2. 目标检测（Detection）。分类任务关心整体，给出的是整张图片的内容描述，而检测则关注特定的物体目标，要求同时获得这一目标的类别信息和位置信息（classification + localization）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每一项使用一个数组给出检出目标的类别和位置（常用矩形检测框的坐标表示）。
3. 图像分割（Segmentation）。分割包括语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation），前者是对前背景分离的拓展，要求分离开具有不同语义的图像部分，而后者是检测任务的拓展，要求描述出目标的轮廓（相比检测框更为精细）。分割是对图像的像素级描述，它赋予每个像素类别（实例）意义，适用于理解要求较高的场景，如无人驾驶中对道路和非道路的分割。
计算机视觉和大数据哪个好就业？计算机视觉好就业，当前计算机视觉领域的人才缺口还是比较大的，高附加值岗位也相对比较多，所以如果能够在读研期间做好规划，相信会有一个不错的就业前景。
虽然我是近几年才刚开始搭建计算机视觉组，但是视觉组的资源整合能力却非常强，一方面计算机视觉与行业领域相结合的创新点比较多，另一方面计算机视觉相关的一些技术落地方案也逐渐成熟，很多基础工作已经可以借助人工智能平台来完成了。
计算机视觉哪些方向好发论文？不仅仅是计算机视觉研究，对于计算机领域整体的研究而言。一开始找准方向是一个很重要的问题，其原因有两个：某些细节方向可能是走着走着发现“此路不通”，一个“好的”论文方向最好是一个你自己感兴趣的方向。每个人擅长的领域也不尽相同。
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