...
  • 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文期刊>Frontiers in Robotics and AI >A Taxonomy of Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision
【24h】

A Taxonomy of Deep Convolutional Neural Nets for Computer Vision

机译：深度卷积神经网络的计算机视觉分类法

获取原文
           
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Traditional architectures for solving computer vision problems and the degree of success they enjoyed have been heavily reliant on hand-crafted features. However, of late, deep learning techniques have offered a compelling alternative -- that of automatically learning problem-specific features. With this new paradigm, every problem in computer vision is now being re-examined from a deep learning perspective. Therefore, it has become important to understand what kind of deep networks are suitable for a given problem. Although general surveys of this fast-moving paradigm (i.e. deep-networks) exist, a survey specific to computer vision is missing. We specifically consider one form of deep networks widely used in computer vision - convolutional neural networks (CNNs). We start with "AlexNet'' as our base CNN and then examine the broad variations proposed over time to suit different applications. We hope that our recipe-style survey will serve as a guide, particularly for novice practitioners intending to use deep-learning techniques for computer vision.
机译：解决计算机视觉问题及其获得的成功程度的传统体系结构在很大程度上依赖于手工制作的功能。但是，最近，深度学习技术提供了一种引人注目的替代方法-自动学习特定于问题的功能。通过这种新范例，现在正在从深度学习的角度重新检查计算机视觉中的每个问题。因此，了解哪种深度网络适合于给定的问题就变得很重要。尽管存在对这种快速发展的范例（即深层网络）的常规调查，但缺少针对计算机视觉的调查。我们专门考虑广泛用于计算机视觉的一种形式的深层网络-卷积神经网络（CNN）。我们以“ AlexNet”作为我们的基础CNN，然后研究随着时间的推移针对不同应用提出的广泛变化，我们希望我们的食谱风格调查能够为您提供指南，特别是对于打算使用深度学习技术的新手而言用于计算机视觉。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号