计算机视觉技术方法与应用发展迅速。计算机视觉研究如何让计算机可以像人类一样去理解图片、视频等多媒体资源内容。例如用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等，并进一步处理成更适合人眼观察或进行仪器检测的图像。近些年在海量的图像数据集、机器学习(深度学习)方法以及性能日益提升的计算机支持下，计算机视觉领域的技术与应用均得到迅速发展， 国内外众多知名机构在计算机视觉不同方向均有涉及，国内更是涌现出一批相关的明星创业团队。除了耳熟能详的Google、微软、Facebook 等工业界科技巨头有所涉及之外，一些著名高校也设有专门的实验室，如斯坦福、麻省理工以及伯克利等。国内则涌现出一批以依图、商汤、旷视、云从以及格灵深瞳等为首的创业公司，技术团队核心成员大多拥有前述工业界及学术界知名机构的研究经验。 两大挑战赛与三大顶级会议引关注，揭示计算机视觉研究热点与技术进展。两大挑战赛分别基于ImageNet 和MS COCO 数据集。ImageNet 数据集主要由斯坦福大学李飞飞教授团队牵头创建，比赛重在评测算法识别图像中显著物体的能力，MS COCO 数据集主要由微软赞助，大赛更倾向于评测复杂场景中识别各类物体的能力。三大顶级会议分别为ICCV、CVPR、ECCV，近些年来接受的论文开始更多涉及到计算机视觉在工业界的创新应用，逐渐成为领域内前沿理论和技术的聚集地。