一、AI与计算机视觉
人工智能(AI)和计算机视觉(CV)是两个都处于快速发展的领域。CVPR是一个集合了人工智能和计算机视觉方面的国际顶级会议，其重要性不言而喻。在CVPR 2019上，有许多对于AI与CV相关的发展方向进行了研讨和探讨，其中包括：
1、深度学习
import tensorflow as tf
import keras深度学习是计算机视觉领域当中的核心算法之一。在CVPR 2019上，关于深度学习的新方法、新技术和新领域都有了很多发现和进展。针对深度学习的具体应用，例如目标检测、图像分割、3D神经重建等方面，都进行了深入的研究。
2、GAN
import torch
from torch import nn
from torch.autograd.variable import VariableGenerative Adversarial Networks (GANs) 是一类新的深度学习神经网络，常被用于生成对抗性样本。也就是说，GANs能够利用大量真实样本生成与之类似的假样本，使得生成的内容能够和真实内容非常相似。这样的技术将会在很多领域都有广泛的应用。在CVPR2019会议当中，GANs技术也成为了研究的热点之一。
3、自然语言处理与CV结合
import nltk
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)两个领域是可以结合起来使用的。CVPR 2019上，关于自然语言处理和计算机视觉结合的研究也成为了一个重要门类。在语言模型和图像模型结合、图像描述性问题和图像推理等方面都有了很大的进展。
二、图像、视频与三维视觉
CVPR 2019探讨的Other topics还包括与图像、视频和三维视觉相关的研究，其中的新技术和应用也是令人关注的。
1、图像增强和重建
from PIL import ImageEnhance
import cv2图像增强和重建常被用于提升图像的质量和对图片的修补。CVPR 2019上对于图像增强和重建的技术研究以及效果进行了深入研究。例如，针对低像素和低光环境下的情况，如何通过应用深度学习技术提升图像的质量。
2、视频分析
import numpy as np
import cv2
import matplotlib.pyplot as plt对于视频分析，CVPR 2019上进行了研讨和探究，这也是非常热门和重要的发展领域之一。视频分析包括视频内容、视频清晰度、图像跟踪和识别、运动估计、视频修复等等方面，在CVPR 2019上都取得了不小的进展。
3、3D视觉和其它方向
import numpy as np
import cv2
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D在3D视觉以及其它方向的研究中，CVPR 2019上也进行了一些探讨、研究和发现。例如，关于3D人体姿态的估计、场景重建、3D模型创建等都有了新的发展和进展。
三、大数据与人工智能
大数据和人工智能的处理和应用对于计算机视觉领域的发展也非常重要，CVPR 2019上也有很多研究和开发是围绕这个方向进行的。
1、大数据处理
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt大数据处理常常包括数据的获取、存储、管理、预处理，以及后续的应用开发与发布。在CVPR 2019上，这些方向的研究都有了新的发展和进步。
2、智能系统与应用
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from keras.models import Sequential智能系统和应用也是大数据和人工智能的重要研究方向。CVPR2019上这些方向的研究也取得了不少进展。例如，对于智能检索、机器翻译、智能交互、智能机器人、智能安全和防御等应用上，都有新的研究成果和探讨。
