计算机视觉的研究任务包括以下几个方面：

1. 图像分类（Image Classification）：该任务的目标是确定给定图像属于哪个类别。例如，将一张猫的图像分类为“猫”类别。
2. 目标检测（Object Detection）：该任务的目标是识别并定位图像中的物体。这包括确定每个物体的位置（如边界框）以及识别其所属的类别。目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它涵盖了目标定位和分类两个方面的内容。
3. 目标定位（Object Localization）：该任务的目标是确定图像中某个特定类别的物体的位置。例如，将一张包含猫的图像中的猫标记出来。目标定位通常与图像分类任务一起使用，以识别并定位图像中的特定物体。
4. 图像分割（Image Segmentation）：该任务的目标是将图像中的不同区域或对象分割开来，以便于后续的分析和处理。图像分割的任务包括语义分割和实例分割等。
5. 立体视觉（Stereo Vision）：该任务是通过从不同角度拍摄的两张或更多图像来恢复场景的深度信息。立体视觉在机器人导航、地形分析等领域有着广泛的应用。
6. 行为识别（Action Recognition）：该任务的目标是识别图像或视频中的人体动作或行为。这包括诸如手势识别、人体跟踪、行为分类等子任务。行为识别在安全监控、人机交互等领域具有广泛的应用。
7. 图像恢复（Image Restoration）：该任务的目标是修复或恢复有缺陷或损坏的图像，使其尽可能接近原始图像。这包括去噪、去模糊、修复等子任务。
8. 三维重建（3D Reconstruction）：该任务的目标是从多个角度拍摄的图像中重建出物体的三维模型。三维重建在虚拟现实、增强现实、机器人导航等领域有着广泛的应用。

1.研究任务

图像分类（Image Classification）：该任务的目标是确定给定图像属于哪个类别。例如，将一张猫的图像分类为“猫”类别。

2.应用领域