作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网产品快速迭代、用户增长、竞争激烈、软硬件成本下降等诸多特征，以及AI技术的飞速发展，计算机视觉（CV）技术已经成为人工智能领域的重要研究热点。在这个领域中，模型训练是一个非常耗时费力的过程，它需要耗费大量的时间精力资源。但是，如何提升模型的精度、减少错误率并提高运行速度，才是AI模型优化的关键。在生产环境中，模型优化工作是一个既艰巨又复杂的任务，因此，如何找到有效的方法来改善模型的性能是很重要的。
从业务角度出发，传统的产品优化升级往往以提升应用整体可用性、提升用户满意度为主要目标，如提升点击率、优化用户界面、增加留存率等。而对于CV产品来说，由于算法模型需要高效处理海量数据，而且模型训练耗费时间长、成本昂贵，因此，优化模型的目标往往不是提升整体业务指标，而是根据业务特点选择最适合的模型。比如，对于图像分类或物体检测等任务，某些特殊场景下的图像会导致模型准确率下降；而对于目标跟踪任务，视频序列中出现的异常情况可能会使得模型预测效果不佳。因此，针对不同的任务类型、不同阶段的业务需求，需要设计不同的优化策略，才能保证模型在各个环节的表现都得到优化。同时，由于模型不断更新迭代，模型优化升级的过程中需要关注模型最新进展，不断追踪模型最新技术，并时刻掌握技术前沿。
2.基本概念和术语
2.1 模型
CV产品中的模型可以分为三类：
基础模型：基础模型是指机器学习、深度学习等自然语言处理技术开发出来的模型，如决策树、神经网络、支持向量机等。这些模型一般只用于特定领域