计算机视觉是一个涵盖众多技术和应用的研究领域。以下是五大类常见的计算机视觉任务：
图像分类（Image Classification）：
图像分类是指根据图像内容将其归入不同的类别。这是计算机视觉中最基本的任务之一，涉及到特征提取和模式识别。深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNNs），在这一领域取得了显著的成果。
物体检测（Object Detection）：
物体检测不仅需要识别图像中的物体类别，还需要确定物体的位置和边界框。这类任务通常涉及到物体定位和分类的同时处理。常见的物体检测方法包括R-CNN、YOLO、SSD等。
语义分割（Semantic Segmentation）：
语义分割是将图像中的每个像素分配给相应的类别，从而实现对图像中不同物体的精确划分。这种任务在自动驾驶、医疗图像分析等领域有广泛应用。常见的语义分割方法包括FCN、U-Net、DeepLab等。
实例分割（Instance Segmentation）：
实例分割在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。这对于理解场景中的物体数量和相互关系非常重要。常见的实例分割方法包括Mask R-CNN、SOLO等。
姿态估计（Pose Estimation）：
姿态估计是指从图像中估计物体的空间姿态，如人体关键点检测、物体位姿估计等。这类任务在动作识别、增强现实、机器人导航等领域有广泛应用。常见的姿态估计方法包括OpenPose、AlphaPose、POSEC3D等。
这五大类计算机视觉任务涵盖了许多具体的应用场景，它们共同推动了计算机视觉领域的发展和创新。