像SVM, Boosting,Graphical Model,Random Forest,BP(Belief Propagation),CRF(Conditional Random Field),Mixture of Gaussians,MCMC,Sparse Coding都曾经是计算机视觉的宠儿,现在轮到CNN出彩:)。 可以说深度学习是相当“暴力”的,以前分析的什么约束呀,先验知识呀在这里统统扔一边,只要有图像数据就可以和传统机器学习方...
从理论上来讲,加深深度学习网络可以提升性能。深度网络以端到端的多层方式集成了低/中/高层特征和分类器,且特征的层次可通过加深网络层次的方式来丰富。举一个例子,当深度学习网络只有一层时,要学习的特征会非常复杂,但如果有多层,就可以分层进行学习,如图1所示,网络的第一层学习到了边缘和颜色,第二层学习到了纹...
深度学习技术在计算机视觉领域取得了许多重要的突破,其中包括在3维图像定位任务中的应用。深度学习模型可以通过输入2维图像,学习到图像中物体在3维空间中的位置信息。 在深度学习3维图像定位中,常用的模型包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)。这些模型可以...
AlexNet在ImageNet图像识别竞赛中取得了前所未有的成绩,大幅提升了图像分类的准确率,标志着深度学习在计算机视觉领域的重大突破。 深度学习在自然语言处理领域的应用也得到了广泛认可。ChatGPT使用的模型就是深度学习模型,在理解和生成自然语言文本方面表现出色。 辛顿提出的深度学习在多个领域取得了突破性进展,使得许多以前...
1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候,虽然实现起来非常简单,但是有很大的弊端: 分类器必须记住全部的训练数据(因为要遍历找近邻啊!!),而在任何实际
用一个聪明学生的故事来解释深度学习的本质 想象一下,你正在教授计算机视觉课程。在开始的几个讲座中,学生了解到丰富的技术(例如上面讨论的技术),接下来就是给学生布置一些任务。 先从一些简单的任务开始,例如通过询问图像中是否有圆形或正方形;接下来逐渐提高复杂度。学生每周都要编写计算机程序来解决下一个任务。而...
深度学习第3天:CNN卷积神经网络 介绍 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,主要用于处理和识别具有网格结构的数据,如图像和视频。CNN在计算机视觉领域取得了巨大的成功,广泛应用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。 CNN的主要结构...
深度学习在3-D环境重建中的应用 最经典的计算机视觉问题是3-D重建。基本上可以分成两种路径:一是多视角重建,二是运动重建。前者有一个经典的方法是多视角立体视觉(MVS,multiple view stereo),就是多帧的立体匹配,这样采用CNN模型来解决也合理。传统MVS的方法可以分成两种:区域增长(region growing)和深度融合(depth-...
探索大规的预训练基础模型在计算机视觉中具有重要的意义,因为这些模型可以快速迁移到许多下游任务中。本文提出对比图像描述器(CoCa),一种最小化设计,将图像-文本编-解码器基础模型与对比损失和图片描述损失联合起来进行预训练,从而将来自CLIP等对比方法和SimVLM等生成方法的模型能力归纳起来。与标准的编-解码器...