Lecture 1: Introduction

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Lecture 1: Introduction

计算机视觉简史

物种大爆炸时期生物开始有原始视觉$\to$文艺复兴时期Leonardo da Vinci的原始相机Obscura$\to$1959年Hubel和Wiesel关于视觉的研究$\to$1963年Larry Roberts利用Block对世界进行建模$\to$1966年MIT欲毕其功于一役$\to$1970s David Marr的计算视觉理论：输入图像、原始描绘、2.5D描绘、3D建模$\to$1973年的pictorial structure、1979年的Generalized Cylinder$\to$1977normalized cut$\to$2001人类检测$\to$1999SIFT特征$\to$2006spatial pyramid matching$\to$2005HoG$\to$2009Deformable Part Model$\to$2006PASCAL VOC$\to$2009IMAGENET

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1. 以图像分类为重点
2. 图像分类只是最最基础的问题，更高层的问题有目标检测、image captioning、动作分类等
3. CNN是目标检测的有效手段：VGG/GoogLeNet$\to$ResNet
4. CNN的理论基础在十多年前就已经成熟了，LeNet
5. 人工智能面临的问题比目标检测复杂得多，如语义分割、3d建模、动作检测等