计算机图像分为两大类哪两大类计算机图像分为哪两大类 _云知道

文|炎左
编辑|炎左

前言大众图像是指由大量来自不同来源的图片组成的、广泛传播和使用的图像集合。这些图片普遍存在于社交媒体、新闻网站、博客等互联网平台上，并且通常是由用户上传或分享的，而非由专业摄影师或机构提供。

大众图像的解释以及数据集大众图像是现代通信的重要组成部分，它们可以用于各种用途，如广告、新闻报道、艺术表达、市场分析等。然而，由于其来源广泛、质量参差不齐、内容复杂多样，对于大众图像的处理和利用也面临着一系列的挑战和问题。
对于大众图像的处理和利用需要涉及其中包括计算机视觉、机器学习、通过这些技术的应用，可以对大众图像进行分类、检测、分割、识别、过滤等操作，以实现更精确、高效和个性化的使用需求。
【计算机图像分为两大类哪两大类计算机图像分为哪两大类】此外，大众图像的质量评估也是一个重要的研究方向。因为随着大众图像的不断增加和使用，不断有低质量、变形、虚假等问题的图片出现，这给他们的有效利用和使用带来了很大的困难。因此，需要研发一些基于人工智能、机器学习等技术的大众图像质量评估方法，以帮助用户更好地选择和使用大众图像。

大众图像作为一个十分重要的图像集合，具有广泛的应用前景。但是，对于其存在的问题和挑战，还需要进一步的研究和探索，以期能够更好地利用这些图像资源。
是一个具有1000个类别的大型图像数据集，包含超过150万张带有标签的照片。它被广泛用于计算机视觉、深度学习等领域的研究和教育。
COCO：是一个受欢迎的大众图像数据集，它包含超过33万张图片和超过25万个图像实例的标注信息，涵盖了80个常见的对象类别。

Flickr30k：是一个基于图像分享网站的数据集，包含超过30000张由人类描述的图片。这些描述是由标注员编写的，可以用于图像描述生成和自然语言处理研究。
Places365：是一个包含超过180万张图片，并进行了划分的数据集。它涵盖了大量的场景，包括城市、野外、室内等等，图像识别等领域。
Open Images：是由谷歌公司发布的一个包含超过900万张图片，并涵盖了数千个不同的对象类别。它被广泛用于目标检测和分类等方面的研究。

大众图像数据集是计算机视觉、深度学习等领域中的重要资源，可以为研究人员和开发者提供许多有用的信息和数据。虽然这些数据集存在一些问题和挑战，如数据质量、数据标注的准确性等，但通过更细致的标注和技术手段的应用，这些数据集仍然可以为图像研究和应用带来巨大的帮助。
社交媒体：社交媒体平台（如Facebook、Instagram和Twitter）是大众图像最常见的使用场景。用户可以通过上传或共享图片与朋友、家人以及广泛的在线社区交流。
新闻报道：新闻出版商可以使用大众图像作为报道的一部分。例如，在紧急事件或自然灾害发生时，新闻机构可以使用照片来展示灾区和受灾者的情况。