計算機視覺必讀論文：從經典到前沿
- 一、前言
- 二、經典論文解讀?
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- 2.1 圖像分類?
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- 2.1.1 《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》（AlexNet）?
- 2.1.2 《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》（VGGNet）?
- 2.1.3 《Going Deeper with Convolutions》（GoogLeNet）?
- 2.2 目標檢測?
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- 2.2.1 《Rich Feature Hierarchies for Accurate Object Detection and Sem?antic Segmentation》（R-CNN）
- 2.2.2 《Fast R-CNN》
- 2.2.3 《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》
- 2.3 圖像分割
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- 2.3.1 《U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation》
- 2.3.2 《Deep Residual Learning for Image Recognition》（ResNet）在分割中的應用
- 三、前沿論文解讀
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- 3.1 Transformer 在計算機視覺中的應用
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- 3.1.1 《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》（ViT）
- 3.1.2 《Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》
- 3.2 生成式模型
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- 3.2.1 《Generative Adversarial Nets》（GAN）
- 3.2.2 《DALL·E: Creating Images from Text》
- 3.3 自監督學習
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- 3.3.1 《SimCLR: A Simple Framework for Contrastive Learning of Visual Representations》
- 四、總結與展望
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- 4.1 總結
- 4.2 展望
- 聯系博主
計算機視覺必讀論文：從經典到前沿?，人工智能，計算機視覺，大模型，AI，計算機視覺作為人工智能領域的重要分支，旨在讓計算機理解和解釋圖像或視頻中的內容，模擬人類視覺系統的功能。其應用領域極為廣泛，涵蓋了安防監控、自動駕駛、醫療影像分析、工業檢測、智能零售等多個方面。在安防監控中，計算機視覺可實現實時的目標檢測與跟蹤，識別異常行為，為公共安全提供有力保障；在自動駕駛領域，它幫助車輛感知周圍環境，識別道路、行人、其他車輛等物體，實現安全可靠的行駛。隨著技術的不斷發展，計算機視覺的應用場景還在持續拓展，對社會發展和人們的生活產生著深遠影響。
一、前言
計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替
 方法)
