计算机视觉(Computer Vision)是一门多学科科学,致力于让机器具备“看”的能力。 这个问题是很具有挑战性的,因为我们从现实的视觉世界中观察到了巨大的复杂性和外观的变化。迄今为止,机器学习技术提供了最有有效的方法来设计具有人类图像理解能力的系统。今天为大家再来了剑桥大学Alex Kendall的博士论文-计算机视觉深度学习中的几何结构与不确定性。

针对一些核心计算机视觉问题,包括语义分割,实例分割,深度预测,定位,立体视觉和视频场景理解等等问题,论文中的介绍了一些端到端深度学习架构。这些的框架优于传统方法,并在许多具有挑战性的计算机视觉问题上具有很不错的效果。

论文目录:

  1. 介绍(Introduction)
  2. 场景理解(Scene Understanding )
  3. 本地化(Localisation)
  4. 立体视觉(Stereo Vision)
  5. 运动场景(Motion)
  6. 结论(Conclusions)
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alex_kendall_phd_thesis_compressed.pdf
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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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