深度学习在计算机视觉领域的进展与应用
近年来,深度学习在诸多领域尤其计算机视觉领域取得了巨大的进展,受到了学术界与工业界广泛关注.互联网与信息技术的快速发展,使得视觉数据(如图像、视频等)的规模不断增大,同时出现了CUDA等并行计算技术,这些都为深度学习提供了良好的基础,极大地促进了深度学习技术的发展.利用深度学习技术对视觉数据进行分析与挖掘,已经成为了计算机视觉领域的研究热点.深度学习技术在图像分类、物体检测与识别、图像视频分析、图像重构等方面取得了巨大的成功,但同时深度学习依然存在许多挑战.本文将重点介绍深度学习在计算机视觉领域的研究动态与最新进展,并从多个角度分析其发展趋势.
计算机视觉 图像处理 物体识别 深度学习
阚美娜 王威 谢晓华 曾钢
中国科学院计算技术研究所,北京 中国科学院自动化研究所,北京 中山大学数据科学与计算机学院,广州 北京大学信息科学与技术学院,北京 CCF计算机视觉专业委员会
国内会议
太原
中文
211-238
2016-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）