档案 | 计算机视觉深度学习

吴恩达以其在 Coursera 上提供的斯坦福机器学习课程而闻名。2017 年，他还在 Coursera 上发布了一门关于深度学习的五部分课程，名为“深度学习专业化”，其中包括一个关于计算机视觉深度学习的模块，名为“卷积神经网络”。本课程为深度学习方法提供了极好的介绍，适用于 […]

计算机视觉是人工智能的一个子领域，旨在理解数字图像（如照片和视频）的内容。深度学习在具有挑战性的计算机视觉任务上取得了令人瞩目的进展，并有望取得进一步的突破。在深入探讨深度学习技术在计算机视觉中的应用之前，了解 […] 可能会有所帮助

计算机视觉领域正在从统计方法转向深度学习神经网络方法。计算机视觉仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法在某些特定问题上取得了最先进的结果。最重要的是，不仅仅是深度学习模型在基准问题上的表现 […]

计算机视觉可能是受深度学习发展影响最大的领域之一。在计算机视觉领域的问题上，要开发和展示深度学习的能力可能很困难。不清楚如何入门，最重要的技术是什么，以及 […] 的类型

迁移学习是一种机器学习方法，其中为一项任务开发的模型被重新用作第二项任务模型的起点。它在深度学习中是一种流行的方法，预训练模型被用作计算机视觉和自然语言处理任务的起点，鉴于 […] 的庞大数量