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?

继续阅读
口音和方言如何影响语音识别的准确性?
深度学习通过使用神经网络比传统方法更有效地处理和理解音频数据来改善语音识别。在传统的语音识别系统中,特征是手工制作的,规则是基于语言原理编码的。这种方法经常在各种口音,背景噪声和语音中的其他变化方面遇到困难。深度学习可自动进行特征提取,使系
PaaS如何管理应用程序扩展策略?
“平台即服务(PaaS)通过根据当前需求和预定义规则自动调整分配给应用程序的资源来管理应用程序的扩展策略。在典型的PaaS环境中,开发人员可以设置扩展策略,以确定何时添加或移除计算资源——例如服务器或实例——而无需手动干预。例如,一个拥有大
Elasticsearch在信息检索中是如何工作的?
Milvus是一个开源矢量数据库,用于高维矢量的相似性搜索,使其成为语义搜索,推荐系统和人工智能搜索等应用的理想选择。它支持索引和搜索大量向量,通常由深度神经网络等机器学习模型生成。
在IR中,Milvus用于管理来自文本、图像、音频或其



