深度学习行人再识别研究综述

本文对基于深度学习的异常检测的研究方法进行了系统全面的综述。此外，还回顾了这些方法对不同应用领域异常的应用，并评估了它们的有效性。

主动学习试图在具有尽可能少标注样本的同时最大化模型的性能增益。深度学习(Deep learning, DL)需要大量标注数据,如果模型要学习如何提取高质量的特征,就需要大量的数据供应来优化大量的参数。

当前的深度学习研究以基准评价为主。如果一种方法在专门的测试集上有良好的经验表现,那么它就被认为是有利的。这种心态无缝地反映在持续学习的重现领域,在这里研究的是持续到达的基准数据集。

深度学习三大巨头的联合综述，nature上发表，主要对目前的深度学习研究做出相关的简介

目标检测的任务是从图像中精确且高效地识别、定位出大量预定义类别的物体实例。随着深度学习的广泛应用,目标检测的精确度和效率都得到了较大提升,但基于深度学习的目标检测仍面临改进与优化主流目标检测算法的性能

大数据时代改变了基于数理统计的传统数据科学,促进了数据分析方法的创新,从机器学习和多层神经网络演化而来的深度学习是当前大数据处理与分析的研究前沿。从机器学习到深度学习,经历了早期的符号归纳机器学习、统

本文深入介绍了基于深度学习的物体检测方法，包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。其中，我们着重讲解了这些方法在实际应用中的优缺点和适用场景。此外，我们还探讨了当前物体检测领域存在的一些

目标检测在2019年又一次实现了巨大的发展，这些是整理的部分基于深度学习的目标检测综述论文。总结过去的研究方法，并对当下大火的深度学习方法进行分析比较，并展望了未来的目标检测研究趋势。

深度学习在近年来取得了显著的成果，而其中最为关键的一环就是数据。为了帮助研究者更好地了解和利用深度学习所需的数据资源，我们进行了深度学习数据资源的全面综述。首先，我们关注了深度学习领域常用的数据集，

深度学习作为图像识别领域重要的技术手段,有着广阔的应用前景,开展图像识别技术研究对推动计算机视觉及人工智能的发展具有重要的理论价值和现实意义,文中对深度学习在图像识别中的应用给予综述。介绍了深度学习的