CVPR2024最佳論文獎項出爐！這個方向贏麻了！

隨著人工智慧界的持續進步，不斷有研究者將新的模型和演算法應用到計算機視覺領域。計算機視覺所處理的問題越來越豐富，目前主流的計算機視覺任務，主要包括三維重建、目標檢測、影像分割、OCR、影片分析和影像生成等。

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部分論文&授課ppt展示

課程目錄

系列一："分割萬物"的超強SAM模型

1.SAM模型的劣勢

2.SAM模型改進方向

3.SAM模型改進方法

系列二:引爆頂會的transformer變革之路

1.Transformer模型的歷史發展及優勢

2.Transformer的核心思想、結構及機制

3.Transformer在計算機視覺中的應用

系列三：計算機視覺之工業缺陷檢測

1.對工業缺陷檢測的問題定義與研究現狀

2.主流的檢測演算法

3關鍵輔助技術與常用公開資料集

4.對此領域的總結和展望

系列四：其於Transformer視覺語言新SOTA

1.Transformer基礎模型原理

2.Transformer的難點痛點

3.Vision transformer的變式

4.Transformer用於多模態的背景及優勢

5.多模態Transformer的各種變式及原因

系列五：三維重建NeRF技術引爆CVPR

1.無需相機位姿的NeRF三維重建

2.高質量的NeRF三維重建

3.CVPR2024三維重建方向頂會論文帶讀

系列六：驚豔的文字生成影片模型Sora

1.目前主流影片生成模式

2.主流模式的缺點

3.sora的工作原理及優點

系列七：2024頂會新捷徑:魔改Mamba!

1.Mamba模型原理介紹

2.Mamba模型創新及實驗分析

3.改進以及其他應用

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計算機視覺和人工智慧的關係：

計算機視覺在各階段都取得了一系列令人驚歎的成果，例如：

2012年，AlexNet在ImageNet影像分類競賽中大放異彩，使用深度卷積神經網路（CNN）打敗了其他所有參賽者，將錯誤率降低了10個百分點。
2014年，GoogleNet和VGGNet在ImageNet影像分類競賽中再創佳績，使用更深更復雜的CNN結構進一步提高了分類效能。
2015年，ResNet在ImageNet影像分類競賽中重新整理紀錄，使用殘差連線（Residual Connection）解決了深度網路訓練困難的問題，並將錯誤率降低到人類水平以下。
2016年，YOLO和SSD在目標檢測任務中取得突破，使用單階段（One-stage）CNN結構實現了快速而準確地檢測影像中的多個目標。
2017年，Mask R-CNN在目標分割任務中取得突破，使用兩階段（Two-stage）CNN結構實現了精確地分割影像中的多個目標。
2018年，BERT在自然語言處理任務中取得突破，使用雙向（Bidirectional）變壓器（Transformer）結構實現了對語言的深層次理解，為影像和文字的聯合處理提供了強大的工具。
2019年，AlphaStar在星際爭霸II遊戲中取得突破，使用強化學習（Reinforcement Learning）和自我博弈（Self-play）的方法訓練了一個超越人類頂尖選手的智慧體，展示了計算機視覺和決策的高度結合。
2020年，在自然語言生成任務中取得突破，使用1750億個引數的變壓器結構生成了流暢而有邏輯的文字，為影像和文字的互相轉換提供了可能。

如果你想要深入學習這個領域，你可以參考以下一些資源：

《計算機視覺：一種現代方法》（Computer Vision: A Modern Approach），這是一本經典的計算機視覺教材，涵蓋了計算機視覺的基本概念和方法。
《深度學習》（Deep Learning），這是一本深度學習的權威教材，介紹了深度學習的理論和實踐，以及在計算機視覺中的應用。
《影像處理、分析與機器視覺》（Image Processing, Analysis, and Machine Vision），這是一本影像處理的綜合教材，介紹了影像處理的基礎知識和技術，以及在機器視覺中的應用。
《計算機視覺：演算法與應用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），這是一本計算機視覺的實用教材，介紹了計算機視覺中常用的演算法和應用，以及相關的數學原理。
《斯坦福大學CS231n：卷積神經網路與視覺識別》（Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition），這是一門著名的計算機視覺線上課程，由李飛飛教授等人主講，介紹了卷積神經網路在計算機視覺中的原理和應用。