基于深度学习的计算机视觉研究新进展

摘要：

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.

关键词：深度学习、目标检测、图像分割、超分辨率、计算机视觉

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-04-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共32页

页码：247-278