CVPR 2024 满分论文出炉！这些方向杀疯了！

1月前

随着人工智能界的持续进步，不断有研究者将新的模型和算法应用到计算机视觉领域。计算机视觉所处理的问题越来越丰富，目前主流的计算机视觉任务，主要包括三维重建、目标检测、图像分割、OCR、视频分析和图像生成等。

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部分论文&授课ppt展示

课程目录

系列一："分割万物"的超强SAM模型

1.SAM模型的劣势

2.SAM模型改进方向

3.SAM模型改进方法

系列二:引爆顶会的transformer变革之路

1.Transformer模型的历史发展及优势

2.Transformer的核心思想、结构及机制

3.Transformer在计算机视觉中的应用

系列三：计算机视觉之工业缺陷检测

1.对工业缺陷检测的问题定义与研究现状

2.主流的检测算法

3关键辅助技术与常用公开数据集

4.对此领域的总结和展望

系列四：其于Transformer视觉语言新SOTA

1.Transformer基础模型原理

2.Transformer的难点痛点

3.Vision transformer的变式

4.Transformer用于多模态的背景及优势

5.多模态Transformer的各种变式及原因

系列五：三维重建NeRF技术引爆CVPR

1.无需相机位姿的NeRF三维重建

2.高质量的NeRF三维重建

3.CVPR2024三维重建方向顶会论文带读

系列六：惊艳的文本生成视频模型Sora

1.目前主流视频生成模式

2.主流模式的缺点

3.sora的工作原理及优点

系列七：2024顶会新捷径:魔改Mamba!

1.Mamba模型原理介绍

2.Mamba模型创新及实验分析

3.改进以及其他应用

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计算机视觉和人工智能的关系：

第一，它是一个人工智能需要解决的很重要的问题。
第二，它是目前人工智能的很强的驱动力。因为它有很多应用，很多技术是从计算机视觉诞生出来以后，再反运用到AI领域中去。
第三，计算机视觉拥有大量的量子AI的应用基础。

计算机视觉在各阶段都取得了一系列令人惊叹的成果，例如：

2012年，AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中大放异彩，使用深度卷积神经网络（CNN）打败了其他所有参赛者，将错误率降低了10个百分点。
2014年，GoogleNet和VGGNet在ImageNet图像分类竞赛中再创佳绩，使用更深更复杂的CNN结构进一步提高了分类性能。
2015年，ResNet在ImageNet图像分类竞赛中刷新纪录，使用残差连接（Residual Connection）解决了深度网络训练困难的问题，并将错误率降低到人类水平以下。
2016年，YOLO和SSD在目标检测任务中取得突破，使用单阶段（One-stage）CNN结构实现了快速而准确地检测图像中的多个目标。
2017年，Mask R-CNN在目标分割任务中取得突破，使用两阶段（Two-stage）CNN结构实现了精确地分割图像中的多个目标。
2018年，BERT在自然语言处理任务中取得突破，使用双向（Bidirectional）变压器（Transformer）结构实现了对语言的深层次理解，为图像和文本的联合处理提供了强大的工具。
2019年，AlphaStar在星际争霸II游戏中取得突破，使用强化学习（Reinforcement Learning）和自我博弈（Self-play）的方法训练了一个超越人类顶尖选手的智能体，展示了计算机视觉和决策的高度结合。
2020年，在自然语言生成任务中取得突破，使用1750亿个参数的变压器结构生成了流畅而有逻辑的文本，为图像和文本的互相转换提供了可能。

如果你想要深入学习这个领域，你可以参考以下一些资源：

《计算机视觉：一种现代方法》（Computer Vision: A Modern Approach），这是一本经典的计算机视觉教材，涵盖了计算机视觉的基本概念和方法。
《深度学习》（Deep Learning），这是一本深度学习的权威教材，介绍了深度学习的理论和实践，以及在计算机视觉中的应用。
《图像处理、分析与机器视觉》（Image Processing, Analysis, and Machine Vision），这是一本图像处理的综合教材，介绍了图像处理的基础知识和技术，以及在机器视觉中的应用。
《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），这是一本计算机视觉的实用教材，介绍了计算机视觉中常用的算法和应用，以及相关的数学原理。
《斯坦福大学CS231n：卷积神经网络与视觉识别》（Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition），这是一门著名的计算机视觉在线课程，由李飞飞教授等人主讲，介绍了卷积神经网络在计算机视觉中的原理和应用。