木亦汐丫

近日，华盛顿大学的研究团队发布了一个名为 SAMURAI 的新型视觉追踪模型。该模型基于沿的 Segment Anything Model2（SAM2），旨在解决在复杂场景中进行视觉对象追踪时所遇到的挑战，尤其是在处理快速移动和自遮挡物体时。关键是这篇文章的核心思想竟然是经典的“卡尔曼滤波”！前谷歌产品经理Bilawal Sidhu在看完论文后直呼“优雅”。

卷积神经网络是一种具有局部连接，权重共享等特性的深层前馈神经网络。一般是由卷积层，池化层，全连接层交叉堆叠而成，使用反向传播算法进行训练。卷积神经网络具有一定程度上的平移，缩放和旋转不变性，较前馈神经网络而言，其参数更少。

最“大”的概念是人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN），它是较为广泛的术语，通常指的是一类模拟生物神经网络的数学模型，其中包括神经元、权重和连接。在这个术语下，可以包括深度神经网络（DNN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等不同类型的网络。

深度学习起源和发展，机器学习中，我们经常使用两种方式来表示特征：局部表示和分布式表示；深度学习是将原始的数据特征通过多步的特征转换得到一种特征表示，并进一步输入到预测函数得到最终结果。深度学习以神经网络为主要模型，一开始用来解决机器学习中的表示学习问题。但是由于其强大的能力，其后深度学习越来越多地用来解决一些通用人工智能问题，比如推理、决策等，广泛应用于车牌识别、人脸识别、语音识别、智能助手、推荐系统、自动驾驶等重大领域。