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目标跟踪可以应用在哪些方面

猿梦 2022-8-4 01:54:23
深度学习其实是指在多层神经网络上运用各种机器学习算法来解决图像、文本、语音等问题的算法集合,旨在提取更加抽象的高层特征。从本身结构研究来说,主要有:基于监督学习的卷积神经网络、循环神经网络以及普通深度神经网络;基于无监督学习的深度生成模型(玻尔兹曼机、DBN、生成式对抗网络)、自编码器;优化训练、小样本训练;迁移学习与神经网络结合;强化学习;图模型等等。从应用领域来说,主要研究方向有:1. 计算机视觉:图像分类、目标检测、目标跟踪、语义分割、人脸识别与分析、图像/视频搜索、文字识别等方向;2. 语音识别,语音增强,语音合成等;3. 自然语言处理,主要有机器翻译、文本挖掘、语义分析、信息检索抽取、问答系统等。还有深度学习应用在视频分析、大数据、机器人方向。目前深度学习应用很广泛,性能很高,但也存在这几个问题,比如:有时很难获取大量监督数据或标注成本高,如何适应小样本训练;如何有效的进行大规模的并行计算和训练;一般特定的问题和数据,需要定制网络结构,如何研究通用深度学习模型等等,这些都是未来的研究方向。

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