计算机视觉领域经久不衰的热点论文大盘点

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特征提取是计算机视觉领域经久不衰的研究热点 ，不论是SLAM、SFM、三维重建等重要应用的底层都是建立在特征点跨图像可靠地提取和匹配之上。 深度学习中的特征提取是指通过神经网络自动地学习出数据的高层次抽象表示 。在传统机器学习中，特征工程是需要手动设计并选择特定的特征来描述数据，而这往往是一项非常耗时且需要专业知识的工作。 深度学习进行特征提取的优势在于，它能够根据数据本身学习出最有用、最具区分力的特征， 并且可以处理大规模、高维度的原始数据，从而获得更好的性能和更高的准确率。 这次我整理了 深度学习融合魔改 + 30种特征提取方法论文大合集 ， 论文合集获取方式如下： 添加课程回复 "深度学习" 深度学习特征融合魔改方法 （因篇幅有限，仅展示前10篇） 1.金字塔池化 代表论文： Feature pyramid networks for o ………………………………