深度学习算法和研究领域有哪些?

深度学习算法和研究领域有哪些?

计算机视觉继续快速发展,近年来取得了一些显著的发展。最重要的趋势之一是实时对象检测的改进。YOLOv4、EfficientDet和Faster r-cnn等算法在速度和准确性方面都取得了重大进展,使其适用于自动驾驶汽车、机器人和视频监控等实时应用。最近的另一个发展是在计算机视觉中越来越多地使用transformer模型,这些模型在图像分类,分割甚至对象检测等任务中显示出令人印象深刻的结果。诸如视觉转换器 (vit) 之类的模型通过利用自我注意机制来挑战cnn在某些任务中的主导地位,这使它们能够捕获图像中的长期依赖性。此外,3D计算机视觉已经获得了牵引力,特别是在增强现实 (AR) 和虚拟现实 (VR) 等应用中,准确理解物体和环境的3D结构至关重要。自我监督学习也已成为关注的关键领域,其中模型学习表示数据而不依赖于标记的注释。这在减少对标记数据集的需求方面具有巨大的潜力,标记数据集的创建通常很昂贵。最后,边缘计算和设备上的推理变得越来越重要,使计算机视觉模型能够在移动设备、无人机和物联网设备上高效运行,从而实现实时决策,而无需依赖基于云的资源。

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