5 次围观 近年来,深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著,新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现,算法性能被不断刷新。本文着眼于2016年以来的一些典型网络和模型,对基于深度学习的计算机视觉研究新进展进行综述。首先总结了针对图像分类的主流深度神经网络模型,包括标准模型及轻量化模型等;然后总结了针对不同计算机视觉领域的主流方法和模型,包括目标检测、图像分割和图像超分辨率等;最后总结了深度神经网络搜索方法。 来源出处 基于深度学习的计算机视觉研究新进展 http://sjcj.nuaa.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=202202001&flag=1