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计算机视觉中摄像机定标综述 被引量：429
1
作者 邱茂林 马颂德 李毅 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第1期43-55,共13页
回顾了摄影测量学和计算机视觉中的各种摄像机定标方法,对各种方法进行了分析、比较、并讨论了摄像机定标方法应用于计算机视觉中的特点.
关键词 计算机视觉 摄像机定标 摄影测量学 立体视觉
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人脸检测研究综述 被引量：353
2
作者 梁路宏 艾海舟 +1 位作者 徐光祐 张钹 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第5期449-458,共10页
人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出 ,近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值 ,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视 .该文从人脸检测问题的分类、人脸模... 人脸检测问题最初作为自动人脸识别系统的定位环节被提出 ,近年来由于其在安全访问控制、视觉监测、基于内容的检索和新一代人机界面等领域的应用价值 ,开始作为一个独立的课题受到研究者的普遍重视 .该文从人脸检测问题的分类、人脸模式的分析、特征提取与特征综合、性能评价等角度 ,系统地整理分析了人脸检测问题的研究文献 ,将人脸检测方法主要划分为基于知识的人脸验证方法和基于统计的学习方法 。 展开更多
关键词 人脸检测 人脸识别 模式识别 计算机视觉
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深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述 被引量：537
3
作者 卢宏涛 张秦川 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2016年第1期1-17,共17页
随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在... 随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力。使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩。本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作。然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍。最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 图像识别 目标检测 计算机视觉
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粒子滤波算法综述 被引量：293
4
作者 胡士强 敬忠良 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期361-365,371,共6页
对粒子滤波算法的原理和应用进行综述.首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题,阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上,讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的角度出发,将粒子滤波方法... 对粒子滤波算法的原理和应用进行综述.首先针对非线性非高斯系统的状态滤波问题,阐述粒子滤波的原理;然后在分析采样-重要性-重采样算法基础上,讨论粒子滤波算法存在的主要问题和改进手段;最后从概率密度函数的角度出发,将粒子滤波方法与其他非线性滤波算法进行比较,阐明了粒子滤波的适应性,给出了粒子滤波在一些研究领域中的应用,并展望了其未来发展方向. 展开更多
关键词 粒子滤波 概率密度 非线性滤波 算法
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视觉跟踪技术综述 被引量：254
5
作者 侯志强 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期603-617,共15页
视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题,本文对这一问题进行了详细的介绍．首先,对视觉跟踪技术在视频监视、图像压缩和三维重构等三个主要方面的应用进行了论述．其次,详细阐述了该技术的研究现状,介绍了其中的一些常用方法,... 视觉跟踪问题是当前计算机视觉领域中的热点问题,本文对这一问题进行了详细的介绍．首先,对视觉跟踪技术在视频监视、图像压缩和三维重构等三个主要方面的应用进行了论述．其次,详细阐述了该技术的研究现状,介绍了其中的一些常用方法,为清楚说明这些方法,先对视觉跟踪问题进行了分类,然后介绍了处理视觉跟踪问题的两种思路即自底向上和自顶向下的思路,最后将具体的视觉跟踪方法分为四类进行了介绍,这四类分别是基于区域的跟踪、基于特征的跟踪、基于变形模板的跟踪和基于模型的跟踪．最后,从控制论角度给出视觉跟踪算法所面临的难点,即算法要满足鲁棒性、准确性和快速性要求时所遇到的困难,并对视觉跟踪问题的研究前景进行了展望． 展开更多
关键词 计算机视觉 视觉跟踪 图像序列 监视系统 MPEG-4 三维重构
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基于视觉的目标检测与跟踪综述 被引量：289
6
作者 尹宏鹏 陈波 +1 位作者 柴毅 刘兆栋 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1466-1489,共24页
基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方... 基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方法给出了较为全面的梳理和总结.首先,根据所处理的数据对象的不同,将目标检测分为基于背景建模和基于前景建模的方法,并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结.其次,根据跟踪过程有无目标检测的参与,将跟踪方法分为生成式与判别式,对基于统计的表观建模方法进行了归纳总结.然后,对典型算法的优缺点进行了梳理与分析,并给出了其在标准数据集上的性能对比.最后,总结了该领域待解决的难点问题,对其未来的发展趋势进行了展望. 展开更多
关键词 计算机视觉 目标检测 目标跟踪 背景建模 表观建模
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深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望 被引量：243
7
作者 张慧 王坤峰 王飞跃 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1289-1305,共17页
目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展.本文综述了深度学习在... 目标视觉检测是计算机视觉领域的一个重要问题,在视频监控、自主驾驶、人机交互等方面具有重要的研究意义和应用价值.近年来,深度学习在图像分类研究中取得了突破性进展,也带动着目标视觉检测取得突飞猛进的发展.本文综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望.首先对目标视觉检测的基本流程进行总结,并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集;然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展;最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困难和挑战,并对今后的发展趋势进行展望. 展开更多
关键词 目标视觉检测 深度学习 计算机视觉 平行视觉
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主动轮廓线模型(蛇模型)综述 被引量：125
8
作者 李培华 张田文 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第6期751-757,共7页
在传统的计算机视觉领域 ,严格的各自独立的分层理论有广泛的影响 .这种理论认为 ,底层的视觉任务的完成只能依赖于从图像本身获得的信息 .Kass等人对这种模型提出了挑战 ,于 1987年提出了称为 Snake的主动轮廓线模型 (active contour m... 在传统的计算机视觉领域 ,严格的各自独立的分层理论有广泛的影响 .这种理论认为 ,底层的视觉任务的完成只能依赖于从图像本身获得的信息 .Kass等人对这种模型提出了挑战 ,于 1987年提出了称为 Snake的主动轮廓线模型 (active contour model) .近 10多年来 ,Snake模型在计算机视觉领域得到了广泛应用 ,取得了许多重要的进展 .该文回顾了近 10多年来 Snake模型的研究、发展及应用情况 ,并对未来的发展方向进行了展望 . 展开更多
关键词 计算机视觉 主动轮廓线模型 蛇模型 变形模板 目标跟踪
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人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用 被引量：204
9
作者 蒲天骄 乔骥 +2 位作者 韩笑 张国宾 王新迎 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期369-383,共15页
电力设备的运行状态与电力系统的稳定及安全密切相关。全面、准确地掌握电力设备的内外部多源数据,并通过科学的手段进行信息汇总和融合,从而对设备的运行状态与变化趋势做出准确的评估和预测,并安排合理的运维检修计划,是整个电力系统... 电力设备的运行状态与电力系统的稳定及安全密切相关。全面、准确地掌握电力设备的内外部多源数据,并通过科学的手段进行信息汇总和融合,从而对设备的运行状态与变化趋势做出准确的评估和预测,并安排合理的运维检修计划,是整个电力系统可靠、经济运行的关键前提和重要基础。人工智能技术(artificial intelligence,AI)在识别、预测、优化、决策任务中的效率、精度、自学习能力等方面的发展和突破,为电力设备的运维检修提供了一种全新的技术手段与研究思路。论文回顾了人工智能在输变电设备运维检修业务中的关键技术和应用现状,按照数据层、算法层和应用层逐级展开论述和分析,梳理了设备运维的相关数据情况及现存问题,指出了人工智能关键技术框架及各类算法的应用特点与范围,总结了各类典型运维场景中的人工智能应用进展与困难,并提出了未来的重点解决思路,最后分析了人工智能技术应用所面临的问题,并对其发展趋势进行了展望和建议。 展开更多
关键词 电力设备 人工智能 运维检修 电力大数据 数据挖掘 计算机视觉 自然语言处理
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超分辨率图像重建方法综述 被引量：196
10
作者 苏衡 周杰 张志浩 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1202-1213,共12页
由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super-resolution image reconstruction,SRIR或SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点,引起了研究者的广泛关注.本文将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行... 由于广泛的实用价值与理论价值,超分辨率图像重建(Super-resolution image reconstruction,SRIR或SR)技术成为计算机视觉与图像处理领域的一个研究热点,引起了研究者的广泛关注.本文将超分辨率图像重建问题按照不同的输入输出情况进行系统分类,将超分辨率问题分为基于重建的超分辨率、视频超分辨率、单帧图像超分辨率三大类.对于其中每一大类问题,分别全面综述了该问题的发展历史、常用算法的分类及当前的最新研究成果等各种相关问题,并对不同算法的特点进行了比较分析.本文随后讨论了各不同类别超分辨率算法的互相融合和图像视频质量评价的方法,最后给出了对这一领域未来发展的思考与展望. 展开更多
关键词 超分辨率图像重建 计算机视觉 图像处理 方法综述
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图像物体分类与检测算法综述 被引量：193
11
作者 黄凯奇 任伟强 谭铁牛 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1225-1240,共16页
图像物体分类与检测是计算机视觉研究中的两个重要的基本问题,也是图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础.该文从物体分类与检测问题的基本定义出发,首先从实例、类别、语义三个层次对物体分类与检测研究中存在的困难... 图像物体分类与检测是计算机视觉研究中的两个重要的基本问题,也是图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础.该文从物体分类与检测问题的基本定义出发,首先从实例、类别、语义三个层次对物体分类与检测研究中存在的困难与挑战进行了阐述.接下来,该文以物体检测和分类方面的典型数据库和国际视觉算法竞赛PASCAL VOC竞赛为主线对近年来物体分类与检测的发展脉络进行了梳理与总结,指出表达学习和结构学习在于物体分类与检测中占有重要的地位.最后文中对物体分类与检测的发展方向进行了思考和讨论,探讨了图像物体识别中下一步研究可能的方向. 展开更多
关键词 物体分类 物体检测 计算机视觉 特征表达 结构学习
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深度学习的典型目标检测算法研究综述 被引量：179
12
作者 许德刚 王露 李凡 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第8期10-25,共16页
目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,其目的是精确识别给定图像中特定目标物体的类别和位置。近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)所具有的特征学习和迁移学习能力,在目标检测算法特征提取、图像表... 目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向,其目的是精确识别给定图像中特定目标物体的类别和位置。近年来,深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)所具有的特征学习和迁移学习能力,在目标检测算法特征提取、图像表达、分类与识别等方面取得了显著进展。介绍了基于深度学习目标检测算法的研究进展、常用数据集特点以及性能指标评价的关键参数,对比分析了双阶段、单阶段以及其他改进算法的网络结构和实现方式。阐述了算法在人脸、显著目标、行人、遥感图像、医学图像、粮虫等检测领域的应用进展,结合当前存在的问题和挑战,展望分析了其未来的研究方向。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 迁移学习 特征提取 计算机视觉
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形状匹配综述 被引量：88
13
作者 丁险峰 吴洪 +1 位作者 张宏江 马颂德 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期678-694,共17页
本文对形状匹配的方法进行了回顾 .介绍了一些形状表示方法 ,其中主要是形状简化的方法 .形状匹配的方法可以分为基于各种变换不变量的形状匹配方法和基于局部特征的形状匹配方法 。
关键词 形状匹配 形状简化 模式识别 变形模板 计算机视觉
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基于视觉手势识别的研究—综述 被引量：120
14
作者 任海兵 祝远新 +2 位作者 徐光 林学 张哓平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期118-121,共4页
手势是一种自然而直观的人际交流模式 .基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术 .然而 ,由于手势本身具有的多样性、多义性、以及时间和空间上的差异性等特点 ,加之人手是复杂变形体及视觉本身的不适定性 ,因... 手势是一种自然而直观的人际交流模式 .基于视觉的手势识别是实现新一代人机交互所不可缺少的一项关键技术 .然而 ,由于手势本身具有的多样性、多义性、以及时间和空间上的差异性等特点 ,加之人手是复杂变形体及视觉本身的不适定性 ,因此基于视觉的手势识别是一个极富挑战性的多学科交叉研究课题 .本文从手势建模。 展开更多
关键词 视觉手势识别 人机交互 计算机视觉
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肤色检测技术综述 被引量：118
15
作者 陈锻生 刘政凯 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期194-207,共14页
肤色检测在人脸和手势识别与跟踪、Web图像内容过滤、数据库或因特网中的人物检索和医疗诊断等方面有广泛应用.文中通过分别介绍基于统计和基于物理的两类肤色检测技术,较全面地综述了肤色检测技术,其中对颜色空间选择、静、动态肤色建... 肤色检测在人脸和手势识别与跟踪、Web图像内容过滤、数据库或因特网中的人物检索和医疗诊断等方面有广泛应用.文中通过分别介绍基于统计和基于物理的两类肤色检测技术,较全面地综述了肤色检测技术,其中对颜色空间选择、静、动态肤色建模方法、肤色反射模型和肤色波谱特性等肤色检测重要环节做了分析,明确了选择颜色空间与特征提取和分类方法的联系,强调了研究肤色波谱特征对基于物理的肤色检测技术的重要性.最后探讨了肤色检测的技术难题和发展趋势. 展开更多
关键词 肤色检测 肤色建模 反射模型 皮肤光谱 计算机视觉
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机器视觉技术发展及其工业应用 被引量：116
16
作者 章炜 《红外》 CAS 2006年第2期11-17,共7页
机器视觉是一门交叉学科,有着广泛的应用领域。近年来,随着理论的创新和技术的发展,该学科发展迅猛。本文介绍了机器视觉的关键技术,如光源照明、光学镜头、摄像机、图像采集、信号处理、执行机构等的发展状况。同时,从自动检测、智能... 机器视觉是一门交叉学科,有着广泛的应用领域。近年来,随着理论的创新和技术的发展,该学科发展迅猛。本文介绍了机器视觉的关键技术,如光源照明、光学镜头、摄像机、图像采集、信号处理、执行机构等的发展状况。同时,从自动检测、智能装配、视觉伺服三个方面对工业机器视觉应用系统进行了综述。 展开更多
关键词 机器视觉 计算机视觉 图像信号处理 自动检测 CCD
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深度学习及其在目标和行为识别中的新进展 被引量：146
17
作者 郑胤 陈权崎 章毓晋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期175-184,共10页
目的深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动目标和行为识别的研究,对深度学... 目的深度学习是机器学习中的一个新的研究领域。通过深度学习的方法构建深度网络来抽取特征是目前目标和行为识别中得到关注的研究方向。为引起更多计算机视觉领域研究者对深度学习进行探索和讨论,并推动目标和行为识别的研究,对深度学习及其在目标和行为识别中的新进展给予概述。方法首先介绍深度学习领域研究的基本状况、主要概念和原理;然后介绍近期利用深度学习在目标和行为识别应用中的一些新进展。结果阐述了深度学习与神经网络之间的关系,深度学习的优缺点,以及目前深度学习理论需要解决的主要问题。结论该文对拟将深度学习应用于目标和行为识别的研究人员有所帮助。 展开更多
关键词 深度学习 目标识别 行为识别 计算机视觉
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基于深度卷积特征的细粒度图像分类研究综述 被引量：145
18
作者 罗建豪 吴建鑫 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第8期1306-1318,共13页
细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题,其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟.由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异,传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息.近年来,随着深度学习的发展,深... 细粒度图像分类问题是计算机视觉领域一项极具挑战的研究课题,其目标是对子类进行识别,如区分不同种类的鸟.由于子类别间细微的类间差异和较大的类内差异,传统的分类算法不得不依赖于大量的人工标注信息.近年来,随着深度学习的发展,深度卷积神经网络为细粒度图像分类带来了新的机遇.大量基于深度卷积特征算法的提出,促进了该领域的快速发展.本文首先从该问题的定义以及研究意义出发,介绍了细粒度图像分类算法的发展现状.之后,从强监督与弱监督两个角度对比分析了不同算法之间的差异,并比较了这些算法在常用数据集上的性能表现.最后,我们对这些算法进行了总结,并讨论了该领域未来可能的研究方向及其面临的挑战. 展开更多
关键词 细粒度图像分类 深度学习 卷积神经网络 计算机视觉
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人工智能时代的土木工程 被引量：142
19
作者 鲍跃全 李惠 《土木工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期1-11,共11页
人工智能为土木工程学科的发展带来新的机遇,人工智能技术深度融合土木工程基础设施规划、设计、建造和养维护的全生命周期,深刻变革土木工程科学、技术与工程的发展。人工智能的深度学习和机器学习算法、计算机视觉、无人机、3D打印、... 人工智能为土木工程学科的发展带来新的机遇,人工智能技术深度融合土木工程基础设施规划、设计、建造和养维护的全生命周期,深刻变革土木工程科学、技术与工程的发展。人工智能的深度学习和机器学习算法、计算机视觉、无人机、3D打印、BIM、虚拟现实和增强现实等应用于土木工程,将形成无人化、全自动、智慧化、实景体验的城市和区域规划、以及土木工程设计、建造、养维护和灾害管控的新技术。该文从基于人工智能的城市智能规划、结构智能设计、智能建造、智能养维护、智能防灾等方面阐述人工智能在土木工程领域的相关研究和应用。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 计算机视觉 无人机 3D打印 虚拟现实
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卷积神经网络的发展及其在计算机视觉领域中的应用综述 被引量：136
20
作者 陈超 齐峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期63-73,共11页
近年来,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和医疗影像处理等领域取得了一系列显著的研究成果。在不同类型的深度神经网络中,卷积神经网络得到了最广泛的研究,这不仅体现在学术研究领域的繁荣,更体现在对相关产业产生了巨大... 近年来,深度学习在计算机视觉、语音识别、自然语言处理和医疗影像处理等领域取得了一系列显著的研究成果。在不同类型的深度神经网络中,卷积神经网络得到了最广泛的研究,这不仅体现在学术研究领域的繁荣,更体现在对相关产业产生了巨大的现实影响和商业价值上。随着标注样本数据集的快速增长和图形处理器(GPU)性能的大幅度提高,卷积神经网络的相关研究得到了迅速的发展,并在计算机视觉领域的各种任务中成效卓然。首先,回顾了卷积神经网络的发展历史;其次,介绍了卷积神经网络的基本结构及各组件的作用;然后,详细描述了卷积神经网络在卷积层、池化层和激活函数等方面的改进研究,总结了自1998年以来比较有代表性的神经网络架构:AlexNet,ZF-Net,VGGNet,GoogLeNet,ResNet,DenseNet,DPN和SENet;在计算机视觉领域,重点介绍了卷积神经网络在图像分类/定位、目标检测、目标分割、目标跟踪、行为识别和图像超分辨率重构等应用方面的最新研究进展;最后,对卷积神经网络研究中亟待解决的问题与挑战进行了总结。 展开更多
关键词 人工智能 深度学习 卷积神经网络 计算机视觉
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