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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
1
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。
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关键词
深度学习
目标检测
图像分割
超分辨率
计算机视觉
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的计算机视觉研究新进展
被引量:
27
1
作者
卢宏涛
罗沐昆
机构
上海交通大学计算机科学与工程系
出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022年第2期247-278,共32页
文摘
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。
关键词
深度学习
目标检测
图像分割
超分辨率
计算机视觉
Keywords
deep learning
object detection
image segmentation
super-resolution
computer vision
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的计算机视觉研究新进展
卢宏涛
罗沐昆
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022
27
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