計算機視覺技術的發展歷程可以分為以下幾個階段：

早期探索階段（1960s-1980s）

• 1960年代：計算機視覺的概念開始形成，研究者嘗試讓計算機識別和理解圖像，主要集中在基礎的圖像處理，如邊緣檢測和特征提取。
• 1970年代：研究人員使用幾何形狀模型和模板匹配方法進行目標識別，發展了Sobel算子、Prewitt算子等經典邊緣檢測方法，還出現了利用雙目圖像進行深度估計與三維重構的早期方法。
• 1980年代：機器視覺逐漸被應用于工業自動化，奠定了后來的理論基礎。David Marr提出了多層次的視覺計算模型，將視覺過程分為多個階段；Canny邊緣檢測方法也在這一時期提出。

知識驅動與模式識別階段（1980s-1990s）

• 1980年代末至1990年代：引入了基于知識的視覺系統以及模式識別方法，如決策樹、支持向量機等，用于提升識別準確率。
• 1990年代：隨著計算能力的提升和數據集的逐漸積累，計算機視覺研究逐漸關注于特征提取與匹配，傳統算法如Harris角點檢測和SIFT特征描述符等被提出。此外，特征臉（Eigenfaces）方法首次將主成分分析（PCA）應用于人臉識別，開辟了基于統計學習的視覺分析方法。

激增與深度學習的初步嘗試階段（2000s）

• 2006年：深度學習開始興起，深度信念網絡（DBN）等新模型被提出，用于自動特征提取。
• 2009年：ImageNet項目啟動，通過大規模圖像數據集促進了計算機視覺的發展。
• 2000年代初：隨著互聯網的普及和數字圖像數據的爆炸式增長，計算機視覺研究面臨著新的挑戰和機遇。Intel推出的開源計算機視覺庫OpenCV開始流行，大大降低了計算機視覺研究和應用的門檻。

深度學習的突破階段（2010s）

• 2012年：AlexNet在ImageNet競賽中獲勝，深度卷積神經網絡（CNN）應用于圖像分類，顯著降低了錯誤率，標志著計算機視覺正式進入深度學習時代。
• 2014年：生成對抗網絡（GAN）被提出，開創了圖像生成和合成的新方法。同年，VGGNet、GoogLeNet等新架構出現，進一步推動了圖像分類、對象檢測和圖像分割等任務的性能。
• 2015年：ResNet（殘差網絡）等新架構進一步提升了模型性能，將ImageNet分類錯誤率降至3.57%，首次超越人類水平。

成熟與廣泛應用階段（2020s至今）

• 2020年代：深度學習在計算機視覺應用中變得無處不在，包括自動駕駛、醫療影像分析、智能監控等領域的實際應用。
• 新興技術：Transformer架構的引入（例如Vision Transformer），使得計算機視覺任務不僅僅依賴卷積神經網絡，還開始接受基于序列的模型。同時，多模態學習結合圖像與文本、音頻等多種數據類型的研究不斷深化。

計算機視覺技術的發展歷程是從簡單的圖像處理到復雜的場景理解、從依賴手工特征到自動學習表征、從受限實驗室環境到開放真實世界的轉變。