几篇开创性论文极大地塑造了计算机视觉领域。其中最有影响力的是John Canny (1986) 的 “边缘检测的计算方法”,它介绍了Canny边缘检测器,这是一种检测图像边缘的关键方法。本文为后续的许多边缘检测算法奠定了基础。另一篇重要的论文是David Lowe (1999) 的 “从局部尺度不变特征识别对象”,该论文介绍了SIFT (尺度不变特征变换) 算法。SIFT广泛用于对象识别中的特征提取,特别是在尺度和旋转变化显著的任务中。深度学习时代的一篇基础论文是Olga Russakovsky等人 (2015) 的 “ImageNet大规模视觉识别挑战”,其中详细介绍了ImageNet数据集和用于图像分类的深度学习方法。本文证明了卷积神经网络 (cnn) 在大规模图像分类任务中的有效性。另一篇关键论文是Ross B. Girshick (2015) 的 “Fast r-cnn”,该论文通过将区域提议网络与CNN集成在一起来改进对象检测。除其他外,这些工作继续影响着现代计算机视觉技术。
计算机视觉的下一步移动应用是什么?

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高维嵌入是什么?
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较小的嵌入: 较小的嵌入计算速度更快,占用的存储空间更少,但它们可能无
SSL如何使人工智能和机器学习模型受益?
SSL(半监督学习)通过让人工智能和机器学习模型更好地利用标记数据和未标记数据,从而为其带来了好处。在许多现实场景中,获取标记数据可能既昂贵又耗时,而未标记数据通常是丰富的。通过采用SSL技术,开发人员可以使用少量标记数据训练模型,同时利用
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Bellman最优性方程是强化学习中的一个关键方程,它定义了最优策略下的状态值。它将状态的价值表示为考虑未来状态,从该状态采取最佳行动可实现的最大预期收益。
等式写为:
(V ^ *(s) = \ max_a \ left( R(s, a