计算机视觉领域最全汇总（第1部分）

计算机视觉领域最全汇总（第2部分）

计算机视觉是人工智能（AI）中的热门研究课题，它已经存在多年。然而，计算机视觉仍然是人工智能面临的最大挑战之一。在本文中，我们将探讨使用深度神经网络来解决计算机视觉的一些基本挑战。特别是，我们将研究神经网络压缩，细粒度图像分类，纹理合成，图像搜索和对象跟踪等应用。

1、神经网络压缩

尽管深度神经网络具有令人难以置信的性能，但它们对计算能力和存储的需求对其在实际应用中的部署提出了重大挑战。研究表明，神经网络中使用的参数可能非常多余。因此，在提高精度的同时还需要投入大量的工作来降低了网络的复杂性。

低秩近似用于接近原始权重矩阵。例如，SVD可用于获得矩阵的最佳低秩近似，或者Toeplitz矩阵可与Krylov分析结合使用以近似的原始矩阵。

1.1：修剪

一旦训练完成，一些不相关的神经元连接（可以在损失算法中加权