旷视首席科学家孙剑：深度学习变革视觉计算丨CCF-GAIR 2019(16)
计算机视觉研究虽然场景很多 ， 至今可以归类为几个问题：分类、检测、分割以及将前三者用于视频序列的识别工作 。
计算机视觉尤其是语义理解核心是如何在计算机中表示一张照片 ， 以至于可以操作它、理解它 ， 用它做各种各样的应用 。 最早期的研究包括David Marr提出的 2.5D Sketch ， 和Part-base的表示 。
90年代的神经网络主要用来做做字符识别、人脸检测 。 2000年左右 ， 类似Boosting的机器学习方法第一次引入学习特征 。
2000年后最好的方法是Feature-base ， 从一张图中抽取很多局部的特征 ， 编码成一个非常长的向量 。 2010年深度学习后 ， 神经网络给我们带来了更强大的视觉表示方法 。
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