2015年到2017年 国家自然基金有关深度学习和计算机视觉的部分项目

深度学习与计算机视觉系列(1)_基础介绍 为了简单易读易懂,这个系列中绝大多数的代码都使用python完成。这里稍微介绍一下python和Numpy/Scipy(python中的科学计算包)的一些基础。 python是一种长得像伪代码,具备高可读性的编程语言。 优点挺多:可读性相当好,写起来也简单,所想立马可以转为实现代码,且社区即为活跃,可用的package相当多;缺点:效率一般。 阅读详情


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项目名称 项目负责人 依托单位
视觉数据描述自动生成的关键技术研究 徐常胜 中国科学院自动化研究所
面向机器人视觉的深度学习与拟人记忆机制特征提取融合方法研究 赵晓光 中国科学院自动化研究所
基于深度学习与迁移学习的图像自动语义标注方法研究 赵鹏 安徽大学
基于时空特征深度学习的无约束场景视觉目标跟踪研究 张辉 北京工业大学
共融机器人的视觉注意模型及其深度强化学习方法
计算机视觉深度学习在 CV 中的应用:从 AlexNet 到 Vision Transformer ViT 不像传统的 CNN 那样处理图像的局部特征,而是将图像划分为固定大小的块(patch),然后通过 Transformer 编码器处理这些块之间的关系。然而,随着计算能力的提升以及大数据的积累,基于卷积神经网络(CNN)的深度学习技术开始展示出远超传统方法的优势。未来,随着深度学习技术的不断发展,计算机视觉的应用将更加广泛,涵盖更多的行业和场景,如自动驾驶、智能医疗、视频监控等。计算机视觉深度学习模型的演变,尤其是卷积神经网络(CNN)的应用,极大地提升了图像分析的准确性和效率。 阅读详情

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devil_08
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