作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
归结于深度学习"端到端"提取抽象高维度抽象特征的特点,随着各大图像类比赛准确率和鲁棒性的提升,深度学习算法不断得到普及和改进.本文在总结大量参考文献的基础上,分别对深度学习应用于图像分类、物体检测、人脸识别等三个领域的研究现状和发展趋势.
推荐文章
深度学习及其在计算机视觉领域中的应用
深度学习
人工神经网络
卷积神经网络
计算机视觉
计算机视觉技术在茶叶领域中的应用现状及展望
茶叶
计算机视觉
视觉特征
无损监测
计算机视觉及其在焊接中的应用
计算机视觉
焊缝跟踪
视觉传感器
图像处理
基于深度学习的癌症计算机辅助分类诊断研究进展
深度学习
肺癌
乳腺癌
计算机辅助分类诊断
医学影像
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 深度学习在计算机视觉领域的应用进展
来源期刊 电子制作 学科
关键词 图像分类 物体检测 人脸识别 深度学习
年,卷(期) 2018,(16) 所属期刊栏目 实验研究
研究方向 页码范围 30-31,29
页数 3页 分类号
字数 3182字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-5059.2018.16.014
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (22)
共引文献  (7)
参考文献  (8)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (5)
二级引证文献  (4)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2002(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2003(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2014(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2015(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2016(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2017(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2019(5)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(2)
2020(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
图像分类
物体检测
人脸识别
深度学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电子制作
半月刊
1006-5059
11-3571/TN
大16开
北京市
1994
chi
出版文献量(篇)
22336
总下载数(次)
116
论文1v1指导