近幾年計(jì)算機(jī)視覺(jué)非常火熱,學(xué)術(shù)界論文發(fā)表數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng),其中ICCV 2019共收獲 4328 篇論文,較上一屆 2143 篇,數(shù)量多出了將近一倍(數(shù)據(jù)來(lái)自雷鋒網(wǎng));落地上,已廣泛應(yīng)用于安防、自動(dòng)駕駛、醫(yī)療、消費(fèi)等領(lǐng)域;同時(shí)也誕生了很多像商湯、曠視這樣的名企。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用情況
(圖源:前瞻產(chǎn)業(yè)研究院整理)
雖然越來(lái)越多的伙伴想要從事計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的工作,但在入門(mén)學(xué)習(xí)時(shí)沒(méi)有專(zhuān)業(yè)的指導(dǎo),直接將深度學(xué)習(xí)作為學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的切入點(diǎn),導(dǎo)致只關(guān)注深度學(xué)習(xí)方法及相應(yīng)的開(kāi)源代碼,而忽視了傳統(tǒng)方法的學(xué)習(xí)。
傳統(tǒng)方法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的根基,不理解傳統(tǒng)方法往往造成只會(huì)調(diào)參&跑效果的結(jié)果。在進(jìn)一步學(xué)習(xí)及解決實(shí)際問(wèn)題時(shí),更是步履維艱。究其原因是不理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)的根本原理。
基于深度學(xué)習(xí)的算法缺乏可解釋性,傳統(tǒng)方法的算法恰恰彌補(bǔ)了這個(gè)缺點(diǎn),不但具有可解釋性,更能正確引導(dǎo)修正模型,且算法的速度也更快。
現(xiàn)在很多深度學(xué)習(xí)算法,都開(kāi)始將傳統(tǒng)思路結(jié)合進(jìn)去,尤其是在算法冷啟動(dòng)時(shí),數(shù)據(jù)量非常少,很難用深度學(xué)習(xí)算法。所以,傳統(tǒng)方法不能被忽略!
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原文標(biāo)題:溯本清源,計(jì)算機(jī)視覺(jué)的三大主流方向:圖像分割、目標(biāo)跟蹤與目標(biāo)檢測(cè)
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