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計算機視覺的三大主流方向:圖像分割、目標跟蹤與目標檢測

新機器視覺 ? 來源:新機器視覺 ? 作者:新機器視覺 ? 2021-03-29 11:15 ? 次閱讀
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近幾年計算機視覺非常火熱,學術界論文發表數量呈指數增長,其中ICCV 2019共收獲 4328 篇論文,較上一屆 2143 篇,數量多出了將近一倍(數據來自雷鋒網);落地上,已廣泛應用于安防、自動駕駛、醫療、消費等領域;同時也誕生了很多像商湯、曠視這樣的名企。

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計算機視覺應用情況

(圖源:前瞻產業研究院整理)

雖然越來越多的伙伴想要從事計算機視覺領域的工作,但在入門學習時沒有專業的指導,直接將深度學習作為學習計算機視覺的切入點,導致只關注深度學習方法及相應的開源代碼,而忽視了傳統方法的學習。

傳統方法是計算機視覺的根基,不理解傳統方法往往造成只會調參&跑效果的結果。在進一步學習及解決實際問題時,更是步履維艱。究其原因是不理解計算機視覺的根本原理。

基于深度學習的算法缺乏可解釋性,傳統方法的算法恰恰彌補了這個缺點,不但具有可解釋性,更能正確引導修正模型,且算法的速度也更快。

現在很多深度學習算法,都開始將傳統思路結合進去,尤其是在算法冷啟動時,數據量非常少,很難用深度學習算法。所以,傳統方法不能被忽略!

責任編輯:lq

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原文標題:溯本清源,計算機視覺的三大主流方向:圖像分割、目標跟蹤與目標檢測

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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