自然场景理解是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在让计算机像人类一样理解和解释复杂自然场景中的视觉信息。该领域结合了图像处理、模式识别、机器学习和认知科学等多学科知识，主要研究内容包括场景分类、目标检测与识别、语义分割、场景三维重建以及场景关系推理等。近年来，随着深度学习技术的快速发展，特别是卷积神经网络和Transformer架构的应用，自然场景理解在精度和效率上都取得了显著突破。同时，多模态学习、小样本学习和自监督学习等新兴方法为解决数据依赖性强、泛化能力不足等挑战提供了新思路。该技术在自动驾驶、智能监控、增强现实等领域具有广泛应用前景，未来发展趋势将更加注重场景的语义理解、上下文推理和常识知识的融合。
