深度学习分类网络研究及其在计算机视觉中的应用
摘要
在通用人工智能中计算机视觉具有重要作用,以目标检测和图像分类为代表的计算机视觉技术的应用范围逐渐扩大,主要表现在自动驾驶,智慧医疗和交通等方面。相比于传统机器学习算法在计算机视觉中的应用效果,近年所研究的新型深度学习方法在计算机视觉研究领域取得新发展,特别表现在以卷积神经网络为基础的深度学习分类网络中。本文主要是探讨深度学习分类网络研究及其在计算机视觉中的应用,希望能够对相关人员起到参考性价值。
引文
[1]张玉麒,宋鹏,魏艳涛,等.深度学习在基于单幅图像的物体三维重建中的应用综述[J].自动化学报:1~11[2018-12-25].
[2]向玉开,孙胜利,雷林建,等.基于计算机视觉的人体异常行为识别综述[J].红外,2018,39(11):1~6+33.
[3]孔峻.深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用[J].电子技术与软件工程,2018(21):130~131.
[4]曹仰杰,贾丽丽,陈永霞,等.生成式对抗网络及其计算机视觉应用研究综述[J].中国图象图形学报,2018,23(10):1433~1449.
[5]周益淇.深度学习在计算机视觉领域的应用进展[J].电子制作,2018(16):30~31+29.
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