深度学习在图像视觉领域的应用大致可以分为图像分类、目标检测、图像分割三大类,其中目标检测可以分为水平框检测和旋转框检测,而图像分割又可以细分为语义分割、实例分割和全景分割。一、图像分类 图像分类是指…
近年来,深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新。 本文着眼于当下一些典型网络和模型,对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型,包括标准模型及轻量化模型等;然后总结了针对不同计算机视觉领域的...
带有 ReLU 的深度卷积神经网络比带有\tanh单元的网络训练速度快数倍。图 1 说明了一个带有 ReLU 非线...
然而,深度学习的崛起并未将经典计算机视觉贬低为过时技术;两者仍在并行发展,帮助我们明确哪些问题更适合借助大数据来解决,哪些问题应当继续使用数学和几何算法来处理。 尽管深度学习能够革新计算机视觉,但这种神奇的改变只有在有适宜的训练数据可供使用,或者在网络能独立地、在明确的逻辑或几何约束下进行学习时才能显现。 ...
摘要:本文主要介绍计算机视觉中主要的五大技术,分别为图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割以及实例分割。针对每项技术都给出了基本概念及相应的典型方法,简单通俗、适合阅读。 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...
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这都是底层特征的可视化,说明底层特征也只能学习一些基础的纹理等特征,但是如果达到人脑的视觉感知,就必须要学习更高级的高层语义特征。所以才会出现更深更复杂的网络,可以理解为挖掘更高层的语义特征来进行目标的表示。如下: 打开网易新闻 查看精彩图片 什么才是深度学习?
现在我们明白了什么是高级架构，并探讨了计算机视觉的任务分类，现在让我们列举并描述一下最重要的深度学习架构吧。1. AlexNet AlexNet 是首个深度架构，它由深度学习先驱 Geoffrey Hinton 及其同僚共同引入。AlexNet 是一个简单却功能强大的网络架构，为深度学习的开创性研究铺平了道路。下图是论文作者提出架构的示图。...
大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)是一项年度竞赛,其中团队在从ImageNet数据库中提取的数据上竞争一系列计算机视觉任务的最佳性能。图像分类方面的许多重要进步来自于发布在该挑战或来自该挑战的任务的论文,最值得注意的是关于图像分类任务的早期论文。例如: 使用深度卷积神经网络的ImageNet分类,2012。
一、深度学习:理论和关注机制的进展(Yoshua Bengio) 二、深度语义学习 (Xiaodong He) 三、深度神经网络和GPU(Julie Bernauer) 四、深度视觉Keynote(Rahul Sukthankar) 五、学习和理解视觉表示(Andrea Vedaldi) 六、用于目标检测的可变深度卷积神经网络(Xiaogang Wang) ...