Google Brain与牛津大学主持最新《计算机视觉前沿》报告（146页PPT）

【导读】牛津大学DanielaMassiceti, Saumya Jetley与Google Brain Sara Hooker等人9月13日在Deep LearningIndaba 深度学习大会上主持关于《计算机视觉前沿》的报告，重点围绕当前计算机视觉最重要但没有解决的一些问题，以及如何和非洲相关？也探讨了非洲的研究者们在从事这一领域如何进一步来解决这些问题？

报告首先简单回顾了深度学习技术在计算机视觉领域应用的一些基本概念，然后邀请嘉宾介绍了多项在非洲具有应用前景的前沿新科技。

1. 使用机器学习来检测早期视网膜组织损伤Early Retinal Tissue Damage Detection using Machine Learning

2. 胶囊网络会替代CNN网络吗？Will CapsuleNetworks replace CNNs?

3. 使用层次卷积网络检测乳腺癌 Hierarchical Convolutional Neural Networks for Breast CancerDetection

4. 叶语义分割与木薯疾病的深度学习诊断 Leaf Semantic Segmentation & Cassava Disease Diagnosis withDeep Learning

5. 基于深度学习的交通事故自动检测方法 A Deep Learning Approach For Automatic Traffic Accident Detection

6. 基于深度学习的海底类型自动分类方法 Deep Learning Approach to Automatically Classify Seafloor Type

7. 在航拍图片中进行大象计数 Counting Elephants in Aerial Images

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