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基于深度学习的计算机视觉研究新进展 被引量:27
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作者 卢宏涛 罗沐昆 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2022年第2期247-278,共32页
近年来,深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新。本文着眼于2016年以来的一些典型网络和模型,对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。首先总结了针对... 近年来,深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新。本文着眼于2016年以来的一些典型网络和模型,对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型,包括标准模型及轻量化模型等;然后总结了针对不同计算机视觉领域的主流方法和模型,包括目标检测、图像分割和图像超分辨率等;最后总结了深度神经网络搜索方法。 展开更多
关键词 深度学习 目标检测 图像分割 超分辨率 计算机视觉
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