计算机视觉的研究任务主要包括图像分类、目标检测、图像生成、图像分割、场景理解等多个方面。
图像分类是计算机视觉的基础任务之一，它涉及将输入图像自动标记为预定义的类别。例如，在智能相册应用中，通过图像分类技术，照片可以被自动归类为风景、人物、动物等不同的标签，便于用户检索和管理。这一技术的实现，依赖于深度学习模型对大量带标签图像数据的学习，从而能够提取出有效的特征并进行分类。
目标检测则更进一步，它需要在图像中识别出特定目标的位置和类别。在自动驾驶领域，目标检测发挥着至关重要的作用。通过精确地识别出行人、车辆、交通标志等关键信息，自动驾驶系统能够做出正确的驾驶决策，确保行车安全。这不仅要求系统能够准确识别目标，还要在复杂的背景中快速定位，对算法的准确性和实时性都提出了极高的要求。
图像生成是计算机视觉中颇具创意的研究方向，它旨在通过算法生成新的、逼真的图像。近年来，生成对抗网络（GAN）的兴起为图像生成领域带来了新的突破。这类网络能够学习真实图像的分布，并生成与之相似的新图像。在娱乐、设计等领域，图像生成技术被广泛应用于创造虚拟角色、场景渲染等任务，极大地丰富了视觉创作的手段。
计算机视觉的研究还涉及图像分割，即将图像细分为多个区域，每个区域代表不同的对象或场景部分。这在医学影像分析中尤为重要，如通过精确的图像分割技术，医生能够更准确地识别病变区域，从而制定更有效的治疗方案。此外，场景理解也是计算机视觉的重要研究方向，它致力于让计算机能够全面理解图像或视频中的场景内容，包括物体之间的关系、空间布局等，这对于实现高级的人工智能交互和决策至关重要。
综上所述，计算机视觉的研究任务广泛而深入，涵盖了从基础分类到复杂场景理解的多个层面，其应用前景也随着技术的不断进步而日益广阔。