深度学习综述（英文）

智能视频监控(IVS)是当前计算机视觉和机器学习领域的一个活跃研究领域，为监控操作员和取证视频调查者提供了有用的工具。人的再识别(PReID)是IVS中最关键的问题之一，它包括识别一个人是否已经通过网

人脸识别技术介绍：从子空间回归到深度学习，深入分析了以图像梯度方向和韦伯脸为代表的“浅层”特征所引发的零和差异现象，以PCANet代表的将卷积神经网络与经典的“特征图-模式图-柱状图”特征提取框架相

在这次调查中，我们回顾了深度学习带来的隐私问题，以及为解决这些问题而引入的缓解技术。我们还指出，在测试时间推断隐私方面的文献存在空白，并提出未来可能的研究方向。

深度学习作为人工智能技术的重要组成部分,被广泛应用在计算机视觉、自然语言处理等领域。尽管深 度学习在图像分类和目标检测等方向上取得了较好性能,但研究表明,对抗攻击的存在对深度学习模型的安全应 用造成了

深度学习与计算机视觉综述 胡玉针170219模式识别 施杰 170236 检测 本报告主要讲述在计算机视觉领域深度学习如何逐渐占据主流以 及传统的识别算法的优缺点,较为详细的个绍了CNN卷积神经网 络

深度学习能自动从大样本数据中学习获得优良的特征表达,有效提升各种机器学习任务的性能,已广泛应用于信号处理、计算机视觉和自然语言处理等诸多领域。

数据融合是最大程度发挥大数据价值的关键,深度学习是挖掘数据深层特征信息的技术利器,基于深度学习的数据融合能够充分挖掘大数据潜在价值,从新的深度和广度拓展对世界的探索和认识。

很不错的最新介绍深度学习的文献，仅供大家参考，希望更多的深学爱好者上传分享，谢谢！

本文综述了基于深度学习的图像语义分割技术的最新进展，包括卷积神经网络、数据增强、迁移学习等关键技术的应用。其中，本文详细介绍了深度学习在图像语义分割中的应用和优势。同时，本文还对近年来的相关研究进行了

自动驾驶一直是人工智能应用中最活跃的领域。几乎在同一时间，深度学习的几位先驱取得了突破，其中三位(也被称为深度学习之父)Hinton、Bengio和LeCun获得了2019年ACM图灵奖。这是一项关于