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
如何对计算机进行深度学习的修改?
要开始研究计算机视觉,请选择特定的问题领域,例如对象检测,语义分割或3D视觉。研究arXiv或CVF开放获取等平台的最新文献,以确定研究差距。
使用TensorFlow或PyTorch等框架实现现有算法,以了解最先进的技术。使用COCO或
自然语言处理(NLP)如何用于对抗虚假信息?
NLP通过支持多种语言,方言和文化背景来确保全球应用程序的包容性。mBERT和xlm-r等多语言模型使用共享表示来处理不同的语言,从而实现跨语言边界的翻译、情感分析和总结等任务。例如,Duolingo和Google Translate等应用
多模态人工智能是如何处理来自各种来源的视觉数据的?
"多模态人工智能通过整合来自不同媒体类型的信息,处理来自各种来源的视觉数据,通常结合图像、视频、文本,有时还包括音频。这种整合使得人工智能能够比局限于单一数据模态时更全面地理解上下文和含义。该过程包括若干步骤,首先是数据采集,人工智能通过摄



