人工智能（AI）最具挑战性的主题之一是计算机视觉技术。在过去的几年中，随着计算机视觉的应用不断增加，AI计算机视觉技术持续用于多个新领域，包括机器人技术，安防监测和医疗保健等。
在本文中，我们列出了十个最受开发者的计算机视觉项目以及它们的可用数据集，可供AI初学者尝试：
1 |颜色检测
在此项目中，模型的目标是检测图像中的每种颜色。该项目对编辑图片和识别图像很有用。另一个较为受欢迎的颜色检测项目是使用OpenCV的invisibility cloak（隐形衣）。
数据集：Google-512数据集。
2 |边缘检测
边缘检测是一种图像处理技术，用于检测图像中的边缘以确定图像中对象的边界。该技术通过检测亮度不连续而起作用。其他一些常见的边缘检测算法包括Canny，模糊逻辑方法等。
数据集：USC-SIPI图像数据集
3 |人脸检测
在此项目中，该模型的目标是通过映射视频或图像中的面部特征来检测人的面部。这些项目涉及多个步骤，例如映射功能，使用主成分分析（PCA），将数据与数据库进行匹配等等。
数据集：IMDB Wiki数据集
4 | 手势识别
手势识别是人机交互的关键主题之一。 在该项目中，需要执行几项任务。 这包括要从背景中提取的手部区域，然后将手掌和手指分段以检测手指的运动。 手势识别的应用可以用于虚拟现实游戏，手语等。
数据集：Microsoft Kinect和Leap Motion数据集
5 |人数计数
此项目的目的是计算通过特定场景的人数。该项目的应用包括民用监测，行人跟踪，行人计数等。
数据集： People Counting数据集（PCDS）
6 |图像分割
图像分割是图像处理的一项必不可少的技术。该技术可用于计算机图形学，对象合成等。该项目的目的是基于分割算法在一组图像上的多个区域上设计，实现和测试。
数据集：伯克利 Segmentation Dataset and Benchmark
7 |图像分类
该项目的目的是对定义了一组目标类别的图像进行分类。这是一个有监督的学习问题，其中训练模型以使用标签图像识别类别。
数据集：CIFAR-10数据集
8 |图像着色
图像着色是一种为照片增添样式或对照片应用多种方法的技术。图像着色的一个广受欢迎的AI项目是使用OpenCV转换黑白图像。该项目的目的是通过获取输入灰度图像来生成表示语义颜色和色调的输出彩色图像。
数据集： Image Colorization数据集
9 | 对象追踪
该项目的目的是在受限环境中开发对象追踪系统。 这包括从背景检测对象并跟踪对象的位置。 对象跟踪包括两部分-预测和校正。 系统根据对象的当前状态预测其下一个状态，并根据真实状态校正该状态。
数据集：Track Long and Prosper– TLP数据集
10 | 车辆计数
该项目的目的是即使在与遮挡和/或阴影存在相关具有挑战性的应用场景中，也能以非常好的准确性对车辆进行计数。 车辆计数项目可用于交通监控。
数据集：Vehicle Image数据集
如今，从消费者应用到企业应用，到处可见 AI 的身影。随着联网设备数量的爆发式增长，加上对隐私/机密、低延迟时间的需求以及带宽限制等因素，云端训练的 AI 模型需要在边缘运行的情况日趋普遍。Google 的芯片矩阵不仅仅是智能手机芯片，还有 TPU芯片，以及专攻边缘计算市场的 Edge TPU 芯片。Edge TPU 是 Google 专门为在边缘运行 AI 而打造的 ASIC，它体型小、能耗低，但性能出色，可以在边缘部署准确度高的 AI。
Google 发布的 Coral平台及基于Edge TPU 芯片的系列开发硬件，不仅仅是一种硬件解决方案，它将定制硬件、开源软件和最先进的 AI 算法结合在一起，为边缘提供优质、易部署的 AI 解决方案。Coral 平台上的 Edge TPU 硬件包括 Coral 开发板（Dev Board)，加速器（USB Accelerator），SoM 模块，PCIe 系列加速器（Mini PCIe Accelerator，M.2 Accelerator A+E/B+M key）以及环境感测板等。
近期，Google 合作伙伴 Gravitylink（引力互联），基于 Edge TPU 软硬件以及国内 AI 行业生态，打造出全球化 AI 算法及解决方案交易市场——「钛灵 AI 市场」，致力于帮助来自全球的优秀 AI 服务商与需求方建立更加高效的直连对接，加速 AI 技术在各领域的落地、应用。这里不仅有基于企业需求对接的 AI 商业平台，更提供了 AI 产业所需的多维度机器学习模型、算法及硬件。
Model Play 是国内首个基于 Google Edge TPU 芯片的 AI 模型平台。平台提供了丰富多样化的机器学习与深度学习模型，支持钛灵AIX等多类主流智能终端硬件，帮助用户快速创建和部署模型，显著提高模型开发和应用效率，降低人工智能开发及应用门槛。
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