机器视觉算法有哪些？一张图看懂主流分类

很多初学者之一次打开论文列表就被“CNN、Transformer、YOLO、Mask R-CNN”等名词淹没。其实所有算法可以按任务类型拆成四大块：

• 图像分类：ResNet、EfficientNet、Vision Transformer
• 目标检测：YOLOv8、Faster R-CNN、DETR
• 语义分割：DeepLabv3+、U-Net、Segment Anything
• 实例分割：Mask R-CNN、SOLOv2、YOLACT

图像分类算法：为什么ResNet仍是工业界的“老黄牛”？

ResNet通过残差连接解决了深层 *** 梯度消失的问题，在ImageNet上Top-1准确率达到76%以上，且模型大小仅50 MB左右，部署在边缘设备毫无压力。Vision Transformer虽然精度更高，但计算量动辄数十GFLOPs，对产线实时性要求高的场景并不友好。

目标检测算法：YOLOv8凭什么取代YOLOv5？

YOLOv8在COCO数据集上mAP提升了3.2%，同时推理速度提升12%，秘诀在于：

1. 引入C2f模块，减少冗余参数
2. 采用anchor-free设计，简化后处理
3. 支持端到端部署，TensorRT加速后单帧延迟<5 ms

机器视觉入门需要学什么？一张路线图帮你避坑

数学基础：线性代数与概率论到底用到哪？

卷积操作本质是矩阵乘法，理解特征值分解能优化滤波器设计；概率论中的贝叶斯公式是图像去噪算法的核心。建议重点掌握：

• 矩阵求导与链式法则
• 高斯分布与更大似然估计

编程语言：Python还是C++？

训练阶段用Python+PyTorch，调试效率提升3倍；部署阶段切换到C++，利用OpenCV DNN模块可将推理速度提升40%。典型流程：

# Python训练
model = YOLO('yolov8n.pt')
model.train(data='coco128.yaml')

// C++部署
cv::dnn::Net net = cv::dnn::readNet("yolov8.onnx");
net.setPreferableBackend(cv::dnn::DNN_BACKEND_CUDA);

硬件选型：GPU、TPU还是FPGA？

实战案例：如何用YOLOv8检测PCB缺陷？

数据准备：小样本如何扩充？

PCB缺陷数据集通常不足1000张，采用Albumentations库做随机旋转+颜色抖动+CutMix，数据量可扩充至5000张，mAP提升7%。

模型训练：冻结backbone还是全参数微调？

当缺陷类别<10类时，冻结backbone前10层能防止过拟合；若缺陷形态差异大（如划痕与缺焊），需解冻全部层并降低学习率至1e-5。

部署优化：TensorRT INT8量化会掉点吗？

经过校准数据集（500张）的INT8量化后，模型大小从22 MB压缩到6 MB，mAP仅下降0.8%，在Jetson Nano上帧率从15 FPS提升到45 FPS。

常见疑问解答

Q：没有GPU能学机器视觉吗？

A：可以先用Google Colab免费T4，每天12小时；或租用AutoDL，每小时0.6元。

Q：工业相机和普通单反有什么区别？

A：工业相机支持全局快门，避免运动模糊；像素深度12bit，动态范围比单反高4倍。

Q：如何评估模型在产线的实际效果？

A：采用PPV（阳性预测值）和FPR（假阳性率），当PPV>99%且FPR<0.1%时才可上线。