深度学习在图像检索的应用
深度学习是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域都取得了巨大成功。本文将重点介绍深度学习在物体识别、物体检测、视频分析的最新研究进展,并探讨其发展趋势。
1. 深度学习发展历史的回顾
2. 深度学习有何与众不同?
许多人会问,深度学习和其它机器学习方法相比有哪些关键的不同点,它成功的秘密在哪里?我们下面将对这此从几个方面作简要的阐述。
2.1 特征学习
2.2 深层结构的优势
2.5 提取全局特征和上下文信息的能力
2.4 联合深度学习
3. 深度学习在物体识别中的应用
3.1 ImageNet 图像分类
3.2 人脸识别
4. 深度学习在物体检测中的应用
5. 深度学习用于视频分析
6. 未来发展的展望
深度学习在图像识别上的巨大成功,必将对于多媒体相关的各种应用产生重大影响。我们期待着更多的学者在不久的将来研究如何利用深度学习得到的图像特征,推动各种应用的快速进步。
7. 结束语
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