在人工智能领域中，计算机视觉技术（CV）被视为一个重要的分支，其目标是使计算机具备“看”的能力，即通过数字图像或视频等视觉信息模拟人类的视觉过程，实现对物体的理解、识别、分类、跟踪和重建等功能。随着深度学习、神经网络和图像处理技术的不断进步，计算机视觉已成为人工智能增长最快的领域之一。
计算机视觉技术的应用案例非常广泛，涵盖了各个领域。从质量检测与分类、金属板表面自动控伤系统到汽车车身检测系统、纸币印刷质量检测系统等，其应用场景无处不在。
不仅如此，计算机视觉技术还扩展到了自动驾驶汽车、谷歌翻译app等多个领域。特别值得一提的是，在手语理解领域，基于跨语言对比学习的域可感知手语检索任务取得了新的进展。
尽管计算机视觉技术取得了显著的发展，但仍然面临着一些挑战。其中包括道德考虑和更加多样化的必要性和代表性问题。此外，计算机视觉的研究和应用也受到了Transformer模型的影响，这一模型在计算机视觉领域的统治地位标志着以数据为中心的计算机视觉获得了牵引力。
总的来说，计算机视觉技术通过模拟人类的视觉系统，赋予了机器“看”世界的能力。其应用范围广泛，涵盖了从工业生产到日常生活等多个方面。随着技术的不断进步和创新，计算机视觉将在更多领域展现出更大的潜力和价值。
