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预告：解析CVPR2016：为什么深度学习几乎成了计算机视觉研究的标配？ - 硬创公开课

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

前瞻：CVPR2016分析：为何深度学习几乎成为计算机视觉研究的标准？ | 2018CVPR硬创新公开课大会于7月1日在美国拉斯维加斯落下帷幕。

从提交论文和口头报告的内容来看，深度学习已经成为本次会议的主流。

会议上，谷歌及其来自斯坦福大学、爱丁堡大学、加州大学洛杉矶分校、牛津大学、约翰霍普金斯大学的合作论文都使用了深度学习。

深度学习几乎已经成为当今计算机视觉研究的标准。

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今年最佳学生和斯坦福大学的 CVPR 论文《Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs》也使用深度学习进行图像识别。

为什么深度学习如此受欢迎？计算机视觉研究中还有其他更好的方法来替代深度学习吗？本届CVPR涌现了哪些“黑科技”？这些技术有实际意义吗？通过CVPR大会，我们能否一睹CV新趋势？为了回答这些问题，我们邀请了商汤科技的曹旭东先生老师来和我们聊聊CVPR、深度学习和计算机视觉。

PS：在本次CVPR中，商汤科技提交了论文，重点推荐了四篇论文：《物体分割》、《服饰识别搜索技术》、《行为识别和定位》、《人脸检测中级联卷积神经网络的联合训练》。

论文分析及原文如下：《物体分割》 -Multi-scale Patch Aggregation (MPA) for SimultaneousDetection and Segmentation-分析-原论文《服饰识别搜索技术》-DeepFashion: Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval With Rich Annotations -分析-原论文《行为识别和定位》-A Key Volume Mining Deep Framework for Action Recognition-分析-论文原文《人脸检测中级联卷积神经网络的联合训练》-Cascaded CNN for FaceDetection的联合训练-分析-论文原文嘉宾介绍曹旭东商汤科技执行研发总监，深度学习专家。

毕业于清华大学。

前微软亚洲研究院副研究员，负责人脸算法开发，已应用于微软Xbox、How-old等知名产品。

现象级产品 How Old.net 拥有数亿用户。

在CVPR/ICCV/ECCV等计算机视觉顶级会议上发表论文十余篇，其中三篇CVPR论文和两篇ICCV论文获得口头报告荣誉（录用率低于5%）。

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