图像理解技术现状
图像理解是计算机视觉领域一个非常难的科学问题,传统的图像处理方法很难给出比较有效的解决方案.深度学习技术相比于传统图像处理分析技术具有独特的优势,因此其在图像理解任务中获得了比较好的结果.本文对基于深度学习的图像理解技术的研究现状进行了分析与对比,并对后续的发展进行了展望.
图像理解、深度学习、深度神经网络、计算机视觉
TP391.41;R445.2;TN912.34
2019-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共1页
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图像理解、深度学习、深度神经网络、计算机视觉
TP391.41;R445.2;TN912.34
2019-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号：2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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