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本文介紹十年來最佳圖像分類論文，來幫助你快速學習計算機視覺
前言：計算機視覺是一門將圖像和視頻轉換成機器可理解信號的學科，有了這些信號，程序員可以基于這種高階進一步控制機器的行為。在計算機視覺任務中，圖像分類是最基本的任務之一，它不僅可以用于許多真實的產品，比如 googlephoto 的標簽和 AI 內容調節，而且還是許多更高級的視覺任務奠定了基礎，比如目標檢測和視頻理解。自從深度學習技術爆發以來，由于該領域的快速變化，初學者往往會覺得學習起來太困難，與典型的軟件工程學科不同，使用 DCNN 進行圖像分類的好書并不多，理解這一領域的最好方法是閱讀學術論文。但讀什么論文呢？我從哪里開始讀起呢？在本篇文章中，我將為初學者介紹 10 篇最佳論文。通過這些論文，我們可以看到這一領域是如何發展的，以及研究人員是如何根據先前的研究成果提出新的想法的，即使你已經在這個領域工作了一段時間，但它仍然有助于你理清脈絡。那么，讓我們開始吧。1998 年：LeNet 深度學習在文檔識別中的應用
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