计算机视觉研究的最新进展是什么?
计算机视觉研究近年来由于深度学习方法的整合取得了重大进展.目前,该领域的一些最先进的技术包括使用卷积神经网络 (CNN) 的对象检测和分类,使用完全卷积神经网络 (FCN) 的图像分区和生成对立网络 (GAN) 进行图像合成和数据增强.其他积极研究领域包括实时对象跟踪,字幕图像生成,场景理解和3D重建的系统开发.此外,转移学习技术已证明在使计算机视觉模型能够从大量视觉数据中学习和提高各种任务的性能方面具有有效性.计算机还受益于硬件方面的进步,例如开发专门的人工智能芯片 (AI) 和边缘计算,使计算机视觉领域的整体处理能够在数据源处进行.研究人员不断开发新的技术,以提高计算机视觉系统的准确性和性能.