1.背景介紹
深度學習是一種人工智能技術，它旨在模擬人類大腦中的神經網絡，以解決復雜的問題。計算機視覺是人工智能的一個分支，旨在讓計算機理解和解析人類視覺系統中的圖像和視頻。深度學習與計算機視覺的結合，使得計算機在處理圖像和視頻方面具有強大的能力。
在過去的幾年里，深度學習與計算機視覺的技術發(fā)展非常迅速。這篇文章將介紹從卷積神經網絡到Transformer的新技術，以及它們在計算機視覺領域的應用。我們將討論以下主題：文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-784861.html
- 背景介紹
- 核心概念與聯系
- 核心算法原理和具體操作步驟以及數學模型公式詳細講解
- 具體代碼實例和詳細解釋說明
- 未來發(fā)展趨勢與挑戰(zhàn)
- 附錄常見問題與解答
1.1 深度學習與計算機視覺的發(fā)展歷程
深度學習與計算機視覺的發(fā)展歷程可以分為以下幾個階段：文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-784861.html
- 2000年代：支持向量機（Support Vector Machine，SVM）和隨機森林（Random Forest）等傳統機器學習算法在計算機視覺中的應用。
- 2010年代：卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）誕生，為計算機視覺帶來革命性的變革。
- 2012年：AlexNet在ImageNet大規(guī)模圖像分類比賽中取得卓越成績，催生了深度學習在計算機視覺領域的廣泛應用。
- 2015年：卷積神經網絡的深度逐漸增加，同時也出現了其他新的神經網絡結構，如ResNet、Inception等。
- 2017年：Transformer在自然語言處理（NLP）領域取得突破性的
到了這里，關于深度學習與計算機視覺的新技術：從卷積神經網絡到Transformer的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網！
