图像处理技术的心酸史

时间回到八十年代，你是一名算法工程师，你的老板让你写个程序去识别下面的图形。

经过冥思苦想，你终于找到了哈里斯角点检测算法，通过检测角点的个数来判断图形形状。

通过上图可见，其检测过程就是用一个检测算子（也称为滤波器核，本质上就是一个矩阵），在图像上滑动，滑动过程中检测算子与图像做内积运算：

原理虽然简单，但这个滤波器核的设计并不那么容易，这需要经验丰富的科学家经过长时间的研究实验设计出来的。

时间来到九十年代，你的老板听说机器学习挺火，想赶时髦，希望你能用机器学习实现这个图形分类任务。
经过冥思苦想，你很快想出了实现方案：
1收集大量图形图片，80%用于训练，20%用于验证
2设计多个二分类器（逻辑回归），每个分类器只用于一种图形的识别

2首先用哈里斯角点检测器提取角点特征
3将特征矩阵展开成一维向量送入机器学习算法

虽然完成了任务，但仍需要依赖角点检测器，并且需要训练多个分类模型。

时间很快来到了千禧年，神经网络这个词传遍大街小巷，你的老板两眼放光，希望你能用神经网络实现图形分类任务。
你冥思苦想，很快想到了方案，还是借助角点检测器提取特征，然后将特征输入到神经网络：

但已经被老板摧残成魔怔的你越来越反感角点检测器，因为你担心终有一天，图形换成其他形状，角点检测器就玩不转了，所以你下定决心换掉它。
经过冥思苦想，你终于有了想法：

任然按照前面的设计思路，但输入层不再是角点检测器提取的角点特征，而是图像矩阵，因为你知道，根据万能逼近定理，即使只有一层隐藏层的神经网络也能模拟任意复杂函数，你相信神经网络能自动提取特征。
另外，输出层也不再是单个逻辑回归，而是Softmax多分类器：

虽然完成了任务，但你发现，这种方式依赖于图形所在图像中的位置，已经不具备所谓的平移不变性了，例如，如果我们训练的数据集图形都在图片正中央，如果拿一张图形在左上角的图片去验证，则模型分类并不准确。

时间飞逝，很快来到了二十一世纪，得益于硬件的发展，卷积神经网络火遍CV领域，你的老板虽已到了迟暮之年，但仍雄心壮志，希望你能用卷积神经网络实现图像分类任务。
你捋着所剩无几的头发冥思苦想，终于想出了方案：

卷积神经网络与人工神经网络相比，参数少，速度快，因为卷积核在图像上滑动，所以整个图像共享卷积核参数，具有平移不变性，更重要的，卷积核的参数已经不需要专家的先验知识，而是通过训练过程模型自己学到的。
时间来到了2022年，你马上就到了退休的年龄，经过多年的努力，你的图像分类软件已经能很好的工作，但无论你怎么改模型，调参数，加数据，模型精度却只有很小的提升，经过冥思苦想，你终于想到了解决方案，你想给老板最后一个惊喜。

你的解决方案就是将原本在自然语言领域大展宏图的Transformer技术应用到了计算机视觉领域，我们称之为ViT，其核心思想是通过自注意力机制去重点关注对任务重要的部分，或略不重要的部分。

通过查看训练过程中的特征图，我们发现，模型更加突出关注与任务相关的前景部分，而忽略掉与任务无关的背景部分。
你终于退休了，你被老板压榨的心酸史，也正是图像处理技术发展的历程。