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除了深度学习，计算机视觉还有哪些方向值得研究？机器视觉的终极目的，是像生物一样，让机器拥有自己的视觉。顺着这个思路，机器视觉的目的和意义，就很明确了。明确了机器视觉的目的后，机器视觉的任务也就明确了。所以，机器视觉的任务，应该包括以下几类：1.三维空间机器视觉感知。2.基于视觉感知的视觉识别。3.加入时间参数后的机器视觉感知和识别，比如视觉定位，运动感知，物体追踪等。4.基于视觉感和知的基础上视觉概念的生成和对视觉事件的理解和解析。
综上，目前的深度学习技术只是完成了机器视觉任务的第二项任务中的一个小部分。存在的主要问题包括：1.深度学习技术只是定性，不能定量，例如，只知道识别物体，不知道物体的大小尺寸，因为不是基于三维空间数据，无法定量检测。反过来说，深度学习技术应该基于三维空间进行，这样就可以实现定量检测和准确识别。2.深度学习技术需要大样本，标注后的学习过程，无法实现无监督，小样本的示范性学习，学习时消耗的功率和算力太多。
所以，目前的深度学习技术开辟了机器自动学习的模式和时代，特别是大规模神经网络结构，开辟了机器向人类大脑结构学习的方法和思路。目前的机器深度学习技术架构以及基础的运算架构只是一种过渡性技术，不远的未来一定被其它具有自学习，自组织的架构所替代。机器视觉是机器学习技术的最佳应用场所，未来的趋势是基于三维数据的一次性示范学习，以及基于基本视觉元素和属性基础上的高阶机器视觉概念的自动生成和自动学习。
计算机视觉哪个方向比较有前景？计算机视觉有2个方向比较有发展前景：基于深度学习的和基于几何方法的。
基于深度学习的：
文字识别、图像识别、人脸识别、视频内容理解、医疗影像诊断、神经网络芯片、驾驶辅助等。
基于几何方法的：
虚拟现实、增强现实、三维重建、机器人、无人机、无人驾驶等
什么是计算机视觉技术？讲计算机视觉之前，先和大家简单区分一下两个概念“机器视觉”和“计算机视觉”，这两个技术都是通过对图像的获取、处理、结合人工智能算法，实现机器/计算机的“看到”、“看懂”之目的，都可以划分到人工智能行业。机器视觉通过CMOS和CCD摄取图像，主要用于工业，包括物体定位、特征检测、缺陷判断、目标识别、计数和运动跟踪。计算机视觉比机器视觉更加复杂，通过各种成像系统（包括视频）获取图像信息，由计算机代替人脑观察理解，做出判断和决策。
接下来，重点讲解计算机视觉(ComputerVision,CV)。CV是AI细分领域目前最大的一个分支，2017年国内市场规模约为15.45亿元，2019年约60亿元，2022年有望达到146亿元（数据来源：网络资料整理）。在CV领域，我国无论在市场空间，还是在技术上都处于领先地位。目前CV应用最大的领域是安防，其次是金融和手机，也正在逐渐渗透到娱乐、家居、交通（包括自动驾驶）、医疗等领域。计算机视觉行业根据技术层级从上到下，分为基础层、技术层和应用层。基础层最靠近“云”，应用层最靠近“端”。借用下图吧。
注：图片来源网络，侵删
CV界（算法）四大独角兽分别是旷视科技、依图科技、商汤科技、云从科技，这四家公司分别成立于2012/2013/2014/2015年。女孩子们最熟悉的美图秀秀技术就来源于旷视科技。在安防领域落地项目较多的是云从和依图，都分别和20-30个省份的城市有合作。在手机领域，商汤和旷世的落地项目更多，都和oppo、vivo、小米等手机品牌有合作。
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