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本文介紹十年來最佳圖像分類論文，來幫助你快速學(xué)習(xí)計算機視覺
前言：計算機視覺是一門將圖像和視頻轉(zhuǎn)換成機器可理解信號的學(xué)科，有了這些信號，程序員可以基于這種高階進一步控制機器的行為。在計算機視覺任務(wù)中，圖像分類是最基本的任務(wù)之一，它不僅可以用于許多真實的產(chǎn)品，比如 googlephoto 的標簽和 AI 內(nèi)容調(diào)節(jié)，而且還是許多更高級的視覺任務(wù)奠定了基礎(chǔ)，比如目標檢測和視頻理解。自從深度學(xué)習(xí)技術(shù)爆發(fā)以來，由于該領(lǐng)域的快速變化，初學(xué)者往往會覺得學(xué)習(xí)起來太困難，與典型的軟件工程學(xué)科不同，使用 DCNN 進行圖像分類的好書并不多，理解這一領(lǐng)域的最好方法是閱讀學(xué)術(shù)論文。但讀什么論文呢？我從哪里開始讀起呢？在本篇文章中，我將為初學(xué)者介紹 10 篇最佳論文。通過這些論文，我們可以看到這一領(lǐng)域是如何發(fā)展的，以及研究人員是如何根據(jù)先前的研究成果提出新的想法的，即使你已經(jīng)在這個領(lǐng)域工作了一段時間，但它仍然有助于你理清脈絡(luò)。那么，讓我們開始吧。1998 年：LeNet 深度學(xué)習(xí)在文檔識別中的應(yīng)用
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