计算机视觉是否已经进入瓶颈期？

计算机视觉是否已经进入瓶颈期是一个非常复杂的问题，没有一个简单的“是”或“否”的答案。更准确的说法是，计算机视觉领域正处于一个转型期，在某些方面取得了巨大的进步，但在其他方面，尤其是在实现真正人类水平的理解和泛化能力方面，依然面临着严峻的挑战，可以说是遇到了“瓶颈”或“高原期”。

为了详细阐述这个问题，我们需要从以下几个方面进行分析：

一、 已取得的巨大成就：突破性的进展

在过去的十几年里，计算机视觉经历了翻天覆地的变化，这主要得益于：

1. 深度学习的革命：
CNN的统治地位： AlexNet（2012）的出现标志着深度学习在图像识别领域的一场革命。卷积神经网络（CNN）在ImageNet等大型数据集上的表现远超传统方法，将分类准确率推向了前所未有的高度。
模型结构的不断演进： VGG、ResNet、Inception、DenseNet等一系列模型不断刷新着性能记录，它们通过更深、更窄的结构、残差连接、密集连接等技术，解决了梯度消失问题，并提升了模型的表达能力。
Transformer的崛起： ViT（Vision Transformer）的出现证明了Transformer架构同样适用于视觉任务，甚至在某些任务上超越了CNN。这为视觉模型的设计带来了新的思路。
预训练模型的广泛应用： 大规模预训练模型（如ImageNet预训练的ResNet）成为了迁移学习的基石，使得在小样本数据集上进行微调成为可能，极大地降低了特定任务的应用门槛。

2. 任务的多样化和成熟化：
图像分类 (Image Classification)： 准确率已接近甚至超越人类在特定数据集上的表现。
目标检测 (Object Detection)： YOLO系列、Faster RCNN、SSD等算法在速度和精度上取得了长足进步，能够实时检测图像中的多个目标并框定其位置。
图像分割 (Image Segmentation)： UNet、Mask RCNN等技术使得像素级别的分类成为可能，在医学影像、自动驾驶等领域有广泛应用。
人脸识别 (Face Recognition)： 准确率非常高，已广泛应用于安防、身份验证等领域。
图像生成 (Image Generation)： GANs（生成对抗网络）和Diffusion Models（扩散模型）在生成逼真图像方面取得了惊人的成就，如StyleGAN、DALLE、Midjourney等。

3. 硬件和计算能力的飞跃：
GPU的强大算力： GPU的并行计算能力为训练深度学习模型提供了坚实的基础。
TPU等专用硬件： 谷歌的TPU等加速器进一步提升了AI计算效率。
云服务的普及： 云计算使得强大的计算资源触手可及。

二、 遇到的瓶颈与挑战：迈向更高层次的障碍

尽管取得了巨大成功，但在实现更高级的视觉智能方面，计算机视觉仍然面临着一系列严峻的挑战，这些可以说是“瓶颈”所在：

1. 对数据的高度依赖与低效性 (Data Dependency and Inefficiency)：
海量标注数据： 当前的深度学习模型需要海量的、高质量的标注数据才能达到理想的性能。数据标注成本高昂，耗时耗力，且存在主观性。
数据效率低： 模型在学习过程中对数据的重复利用率不高，每次学习新任务都需要大量新数据。
长尾问题 (LongTail Problem)： 数据集中往往存在大量稀少类别的样本，模型在识别这些类别时表现不佳。
对抗性攻击 (Adversarial Attacks)： 微小的、人眼无法察觉的扰动就能欺骗模型，导致识别错误，这暴露了模型对输入扰动的脆弱性。

2. 缺乏真正的理解与常识 (Lack of True Understanding and Common Sense)：
表面模式学习： 当前模型更擅长学习数据的表面统计规律和纹理特征，而非深层的因果关系、物理规律或语义理解。例如，一个检测狗的模型可能仅仅识别出“四条腿+毛发”的模式，而无法理解狗的生物学特性或行为模式。
因果推理的缺失： 模型难以进行因果推理。它可能在某些相关性中发现联系，但无法区分因果关系。例如，看到火柴和烟雾，模型可以学习到它们的关联性，但不知道火柴点燃了烟雾。
缺乏常识性知识： 模型不具备人类的常识性知识。例如，它不知道杯子会破裂，或者水是湿的。这种常识性知识对于鲁棒的理解至关重要。
情境理解不足： 模型在理解复杂场景中的空间关系、时间顺序以及物体之间的相互作用方面存在困难。

3. 泛化能力不足与域迁移的困难 (Poor Generalization and Domain Adaptation Challenges)：
过拟合 (Overfitting)： 模型在训练集上表现优异，但在未见过的数据或不同分布的数据上表现急剧下降。
域偏移 (Domain Shift)： 在一个数据集上训练的模型，迁移到另一个具有不同光照、角度、背景或风格的数据集时，性能会大幅度下降。例如，在白天清晰的街道图像上训练的自动驾驶车辆识别系统，在夜间或雨天等复杂天气条件下可能会失效。
对环境变化的敏感性： 模型对微小的环境变化（如光照、视角、遮挡）非常敏感，这限制了其在真实世界复杂多变环境中的应用。

4. 可解释性差与黑箱问题 (Poor Interpretability and Black Box Problem)：
决策过程不透明： 深度学习模型通常是“黑箱”，我们很难理解其做出某个决策的具体原因。这在医疗、金融、自动驾驶等高风险领域是不可接受的。
调试困难： 模型出现错误时，由于其复杂性，难以定位和修复问题。

5. 效率与资源限制 (Efficiency and Resource Constraints)：
高计算和存储需求： 训练和部署大型模型需要巨大的计算资源和存储空间，这使得在资源受限的设备（如移动端、嵌入式设备）上部署高性能模型变得困难。
能耗问题： 大规模模型的训练和运行也带来了显著的能耗问题，与可持续发展的目标相悖。

6. 对动态、时间序列和交互式场景的处理能力有限 (Limited Ability to Handle Dynamic, Temporal, and Interactive Scenarios)：
视频理解的挑战： 尽管在视频分类、动作识别等方面取得了一些进展，但对视频中复杂的时间动态、事件发展、多主体交互的深层理解仍然是难点。
交互式场景： 模型在需要与环境进行实时、复杂交互的场景中（如机器人操作）表现依然不足。

三、 正在探索的突破方向

为了克服这些瓶颈，研究人员正在积极探索新的方法和技术：

自监督学习 (SelfSupervised Learning SSL)： 通过设计无监督的预训练任务（如预测被遮挡的部分、对比学习等），让模型从无标签数据中学习到丰富的视觉表示，从而减少对标注数据的依赖。
弱监督学习与半监督学习 (Weakly Supervised and SemiSupervised Learning)： 利用有限的标签信息或辅助信息（如图像级标签来训练像素级分割模型）来训练模型。
少样本学习与零样本学习 (FewShot and ZeroShot Learning)： 让模型能够在只见过少量甚至未见过样本的情况下，识别新类别。
神经符号融合 (NeuroSymbolic AI)： 将深度学习的感知能力与符号AI的逻辑推理和知识表示能力相结合，旨在实现更强的理解和泛化能力。
因果视觉模型 (Causal Vision Models)： 研究如何让模型理解和运用因果关系，实现更鲁棒的预测和决策。
可解释AI (Explainable AI XAI)： 开发能够解释模型决策过程的技术，提高模型的透明度和可信度。
高效模型设计： 研究轻量级网络结构、模型压缩、量化等技术，以降低模型对计算资源的需求。
多模态学习 (Multimodal Learning)： 将视觉信息与其他模态（如文本、语音）相结合，实现更全面的理解。例如，文本到图像生成模型（如DALLE）和视觉问答模型。
具身智能 (Embodied AI)： 将视觉模型置于一个能与物理环境交互的代理中（如机器人），让其通过试错和经验来学习，实现更高级的感知和行动能力。

结论

计算机视觉确实进入了一个“瓶颈期”，但这个瓶颈并非是技术发展的终点，而是从“模式识别”到“真正理解”的转型期的标志。 当前的深度学习模型在某些特定任务上取得了超越人类的表现，但这更多地归功于对海量数据的模式学习，而非深层次的因果理解或常识推理。

瓶颈体现在：
数据依赖与效率问题依然严峻。
模型缺乏真正的语义理解、常识和因果推理能力。
泛化能力和域适应能力不足以应对真实世界的复杂多变。
可解释性和鲁棒性仍需大幅提升。

然而，这个瓶颈也催生了新的研究方向和技术突破，如自监督学习、神经符号AI、因果模型等，这些都在积极探索解决当前挑战的途径。 未来，计算机视觉的发展很可能不再仅仅依赖于更大、更深的网络和更多的数据，而是需要更智能的学习范式、更强的推理能力和更深层次的理解。因此，可以认为我们正处于一个“新瓶颈期”或“转型高原期”，在这个阶段，挑战与机遇并存，突破性进展的可能性依然巨大。

网友意见

DNN/CNN把cv往前推了一大步，与其说现在cv到了瓶颈期，不如说是DNN/CNN在cv这个领域到了个瓶颈期，接下来等新理论新算法出来，又能把cv往前推进一大截。有趣的是，因为NN在cv领域的成功引起了很多关注，现在NN的台风刮到了各行各业，在别的领域倒是有巨大的发展。

CNN在一定程度上模拟了假设的生物大脑的视觉处理过程，但远没能达到人脑的视觉处理能力，今年看了几本计算神经学入门的书，人脑与CNN比起来，粗略地说有这么几点差异：

1.人脑中有3D和2D两个认识部分，其中2D部分处理平面形状和平面组合，3D部分处理3D物体和空间关系，目前的CNN只是2D平面像素的处理。

2.人脑对物体认知有尺度一致性，是统一到物理尺度上的，不受分辨率、远近、角度影响，人脑有一个3D与2D之间的映射系统，能把肉眼看到的2D的物体图像投射到脑中的3D虚拟空间中尺度一致地进行识别，而CNN没有，CNN只比对2D像素特征，所以cnn需要海量的各个角度的图片，cnn并不是理解了物体的结构，cnn只是统计上能够对物体投影到2D平面上的图像的像素特征进行标签。

3.人脑内有一个raytrace光照模型，能够推测场景的光照方向和角度，这个光照模型是长时间对光照现象的知识积累出来的，所以人脑可以理解折射、反射、通过阴影推测物体相互关系。人脑还积累着一大堆各种材质BRDF的知识。

4.人脑有一个3D与2D之间的小孔成像模型，人脑能够通过尺度叛变距离，通过距离判别尺度，并在多个物体组成的场景中通过上下文推理从而理解整个场景的空间关系。

现阶段的CNN只比对2D像素特征，这只是人脑的视觉处理过程中很小的一部分，缺失了很多，所以一定不会好。而对于其它的关键部分，例如raytrace model ，一致性 model，3D-2D转化model这些如何用NN来做？数据如何编码？NN如何设计？如何训练？如何与其它模块串成pipeline？我没看到有影响力的论文出来，甚至都没听到有人在做。

我觉得现在很多做NN的都在钻牛角尖，换来换去各种网络，没有人从计算神经学角度看问题，在这些问题解决之前，纯靠微调model、堆网络规模和训练数据来实现对场景的理解我觉得是不可能的。一年前听andrew ng的演讲，他说他们解决NN效果不好的方法就是上更深的model和更多的数据，太简单粗暴了。

而计算神经学的那帮家伙，只会忙着用fMRI标记大脑活动。

我也是一脸懵逼。

update：

书单：

Seeing: The Computational Approach to Biological Vision (MIT Press) (9780262514279): John P. Frisby, James V. Stone: Books

Vision: A Computational Investigation into the Human Representation and Processing of Visual Information (MIT Press): David Marr, Tomaso A. Poggio, Shimon Ullman: 9780262514620: Amazon.com: Books

Medicine & Health Science Books @ Amazon.com

这3本我只是跳着看了几个章节，可能看完后会有不同的理解吧，自己胡乱在网上搜到的

谢邀, 其实这个问题也是我近段时间一直在思考的问题. 昨天刚在组里做了个ECCV'16 Recap, 整理一下思路, 来尝试抛砖引玉．

我的观点是：计算机视觉在人工智能和深度学习的大背景下方兴未艾．

这里进入瓶颈期的，可能是一些计算机视觉的经典问题，如物体识别和检测（人脸，行人，物体，场景 etc）．但是如果能死磕这些经典问题，往往能带来质的突破，比如说对于ImageNet物体识别GoogLeNet之后，大部分人应该都不会想到还有ResNet这种牛逼网络的出现：）．计算机视觉这个领域本身，我觉得是正在蓬勃发展, 经典问题得到了更好的解决, 新的问题也不断涌现．

如果把Deep Learning进入CV的2012年作为新时代的开始，我自己是从旧时代来的人．对于从旧时代过来的人，现在无疑是CV以及AI最好的时代．我自己当年是看着Dahua Lin的blog，以及

@Filestorm

和

@田渊栋

在SJTU饮水思源AI版的论战进入CV和AI研究圈子的（这里特别感谢三位师兄当年的分享），那时候大家讨论的东西都是graphical model, sparse coding, bag of SIFT, spatial pyramid 啥的，也没有工作抢着放arXiv的传统，也没有满大街的open source libraries. 每年CVPR接收的论文到现在的1/2都不到. 每次开会前proceeding放出来的时候都会沐浴更衣把大部分感兴趣的论文扫一遍.

现在的CV和AI研究其实是变得越来越扁平快了．随手可得的open source libraries和pretrained models, 互联网上各种分享的学习资料和经, 便宜的GPU计算资源, 以及百花齐放的研究方向，都使得新入行的生猛年轻人能很快倒腾出新东西. 发表CVPR, NIPS, AAAI等顶会文章也不再是难事. 论文数量和研究方向也是繁多. 已经很难follow.

现在很多时候, 我觉得做CV的研究更像是在拼工程能力, 而不是拼insight和积累了. 后来的人也许并没有多少动力和精力去学习和了解之前的经典. 这也是我担忧的地方. 但时代造人, 这些也是无可厚非的, 毕竟我们希望更多有闯劲的年轻人进入CV和AI圈子, 一起大炼钢:). 争先放arXiv, 开源code等无疑加速了研究的迭代速度, 有更大的可能性激发出新的研究方向和成果. 大公司们(Google, Facebook, Amazon)以及诸多startup们, 也都虎视眈眈地渴望着更多更好的研究工作出现.

另外, 如果硬要我说几个CV目前有肉容易啃的方向, 那我就大致提提（注：这些方向大致都偏纯学术，有什么商业价值我并不是怎么关心）:

1. Robotics (or Simulation Graphics)+Vision. Robotics那边的人普遍比较保守, 更执着于传统template matching之类的传统方法. 这里有个段子, 我们MIT机械工程系robotics方向的大牛教授John Leonard很久以前评论Computer vision, 直接说你们'CVPR'里面的各种论文, 就是Computer Vision and Precision Recall. 什么意思大家应该能理解:). 不过在deep learning开始真正work的时代, 他这句话应该不太适用了(笑). 回到正题, Robitics本身是块非常大的饼, 很多问题和方法都可以用deep learning (CNN + Deep Reinforcement learning) 重新解决. 偏Robotics的话, 大家可以留意一下Berkeley的大红人Sergey Levine最近的工作(

Sergey Levine

). 偏Vision的话，可以看看CMU的大红人Abinav Gupta的ECCV paper Curious Robot (

https:// arxiv.org/pdf/1604.0136 0v2.pdf

). Jianxiong Xiao之前主打的3D deep learning (

http:// robots.princeton.edu/ta lks/2016_MIT/RobotPerception.pdf

)也可以算在这个里面，他们团队和MIT团队最近搞了个Amazon Pick challenge, 模型和方法还有点意思（

MIT-Princeton Vision Dataset for the APC 2016

）. 不过Xiao已经下海经商, 不知道还会不会actively publish. 现在各大公司和startup猛搞的autonomous drive, 也可以放在这个方向之下.

最近我还留意到一个非常有潜力的方向Simulation+Vision. 我觉得有两个具体方向，一个是利用graphics里面的rendering仿真技术，生成大量数据．这些数据因为是生成出来的，任何ground-truth都有，而且要多少有多少, 是获取训练数据的一个捷径．CVPR'16有篇做synthetic image dataset for semantic segmentation of urban scene（

http://www. cv-foundation.org/opena ccess/content_cvpr_2016/papers/Ros_The_SYNTHIA_Dataset_CVPR_2016_paper.pdf

）．另外一个方向是结合graphics中的simulation，利用deep reinforcement learning等active learning的算法可以无监督／弱监督训练出agent model，这里就不仅限于纯CV了．DeepMind和OpenAI在猛搞这个方向．偏vision的话大家可以参考下Allen Institute这篇（

https:// arxiv.org/pdf/1609.0514 3v1.pdf

）．

2. Generative visual models. 目前大部分的模型都是discrminative model, 给定input, 然后识别label. 但这个故事的另外一半其实是generative model, 给定label, 然后生成图片. generative models是一个很有潜力的大方向. 这里的最新进展一方面是基于GAN (

https:// arxiv.org/pdf/1511.0643 4v2.pdf

) 所带来的一种训练图片生成的新思路, 也包括一些基于传统image model, 如MRF和CRF在deep learning的新思路下面进行重新理解. DeepMind的这篇PixelCNN(

https:// arxiv.org/pdf/1606.0532 8v2.pdf

), 最近Zhirong和Dahua的挺不错的ECCV论文(

http:// dahua.me/papers/dhlin_d eepmrf.pdf

). 个人觉得Varionational Autoencoder也是个蛮漂亮的模型, 这里有篇关于VAE的最新的tutorial还不错(

https:// arxiv.org/pdf/1606.0590 8v2.pdf

). 以后deep learning跟bayesian model的结合也会是个颇具潜力的方向.

3. Multimedia Computer Vision. 其实人的感知系统本身就是多模态的, 视频和声音共同结合．Video analysis不再局限于action recognition, 对内容本身有更深的理解. 比如说最近的MoiveQA (

MovieQA

), Visual Anticipation prediction (

http:// web.mit.edu/vondrick/pr ediction.pdf

). 另外, sound也是一个大家普遍忽略掉的一个东西. 大家可以看看我们组Andrew Owen的两个蛮有意思的工作ECCV'16 Ambient Sound Provides Supervision for Visual Learning (

https:// arxiv.org/pdf/1608.0701 7.pdf

), CVPR'16 Visually Indicated Sounds (

Visually Indicated Sounds

). 多模态来研究vision是个大趋势.

我认为计算机视觉最大的问题是：

它对标的是人类的眼睛。

因此上，他有一个无法回避的法律问题。

如果计算机视觉开的车，撞死了人。要不要赔钱。

如果是人开车撞死了人。这个非常简单。把这个人抓起来，让这个人赔钱就好了。

但是，计算机视觉开的车，撞死了人。怎么办。开发这个算法的人，使用这个算法的公司赔钱吗？？要是这样，那可有的玩了。。

有一个上世纪90年代的笑话是这么说的。

别看，比尔盖茨是世界首富。如果Windows操作系统死机一次，就让比尔盖茨赔一美元。要不了三天。比尔盖茨就会破产。。

就好像P2P技术一样。十年前veryCD活到不行。。结果一纸禁令直接凉透。

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