本文關(guān)鍵詞：深度學習及其在圖像物體分類與檢測中的應用綜述

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【摘要】：傳統(tǒng)的圖像物體分類與檢測算法及策略難以滿足圖像視頻大數(shù)據(jù)在處理效率、性能和智能化等方面所提出的要求。深度學習通過模擬類似人腦的層次結(jié)構(gòu)建立從低級信號到高層語義的映射,以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分級特征表達,具有強大的視覺信息處理能力,成為應對這一挑戰(zhàn)的前沿技術(shù)和國內(nèi)外研究熱點。首先論述了深度學習的起源、發(fā)展歷程及理論體系;然后分別圍繞圖像物體分類和檢測,總結(jié)了近年來深度學習在視覺領(lǐng)域的發(fā)展;最后對深度學習及其在視覺領(lǐng)域目前存在的諸多問題以及后續(xù)的研究方向進行了分類探討。
【作者單位】： 北京工商大學計算機與信息工程學院食品安全大數(shù)據(jù)技術(shù)北京市重點實驗室;中國科學院自動化研究所復雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(31101088,91546112,91224008) 北京市教育委員會科技計劃面上項目(KM201310011010)資助
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 到稿日期:2016-05-31返修日期:2016-09-01本文受國家自然科學基金項目(31101088,91546112,91224008),北京市教育委員會科技計劃面上項目(KM201310011010)資助。計算機視覺理論的奠基者Marr把視覺信息處理歸結(jié)為:“認識外部世界存在什么東西及它們在什么地方”,即“what is whe

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