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目标检测和深度学习

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密歇根大学40页《20年目标检测综述》最新论文，带你全面了解目标检测方法

人脸识别机器学习图像识别神经网络深度学习

题目：Object Detection in 20 Years: A Survey

2019-06-14

1.4K0

深度学习的研究方向: 你会为AI转型么？

深度学习人工智能人脸识别

一. 人工智能应用领域 1. 计算机视觉生物特征识别：人脸识别、步态识别、行人ReID、瞳孔识别；图像处理：分类标注、以图搜图、场景分割、车辆车牌、OCR、AR；视频分析：安防监控、智慧城市； 2. 自然语言处理语音识别（Siri、Cortana、讯飞）、文本数据挖掘、文本翻译； 3. 数据挖掘消费习惯、天气数据、推荐系统、知识库（专家系统）； 4. 游戏角色仿真、AlphaGo（强化学习）； 5. 复合应用无人驾驶、无人机、机器人；

2018-04-18

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计算机视觉必读：目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

人脸识别深度学习机器学习

新智元专栏作者：张皓（南京大学）【新智元导读】深度学习目前已成为发展最快、最令人兴奋的机器学习领域之一。本文以计算机视觉的重要概念为线索，介绍深度学习在计算机视觉任务中的应用，包括网络压缩、细粒度图像分类、看图说话、视觉问答、图像理解、纹理生成和风格迁移、人脸识别、图像检索、目标跟踪等。网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能，但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明，神经网络中的参数存在大量的冗余。因此，有许多工作致力于在保

2018-04-18

1.1K0

推荐｜改变你对世界看法的五大计算机视觉技术！

计算机视觉是当前最热门的研究之一，是一门多学科交叉的研究，涵盖计算机科学（图形学、算法、理论研究等）、数学（信息检索、机器学习）、工程（机器人、NLP等）、生物学（神经系统科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉表示对视觉环境及背景的相对理解，很多科学家相信，这一领域的研究将为人工智能行业的发展奠定基础。那么，什么是计算机视觉呢？下面是一些公认的定义：从图像中清晰地、有意义地描述物理对象的结构（Ballard & Brown，1982）；由一个或多个数字图像计算立体世界的性质（Trucco & Ve

2018-04-18

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