计算机视觉（CV）的算法有哪些，具体都有哪些特点？ 第1页
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yulongwang12 网友的相关建议:
1. 野兽派
以大力出奇迹为主。主要利用1Billion数据+512TPU+100小时以上的训练方式得到5%以内的accuracy提升。代表作有各大厂XXXNet
2. 印象主义派
讲求得其main idea即可。主要利用MNIST、CIFAR等各种toy data+简化假设+数学公式组合画符来得到声称可generalize至大规模数据集上的效果。代表作有各实验室XXXnet，常见于icml nips iclr
3. 古典主义派
讲求大巧若拙重剑无锋，一个block打天下。言必称solid，work，elegant。以FAIR三杰为偶像，文章需配至少5图5表，外加识别检测分割都撸一遍。代表作……
4. 新古典主义派
在这个被nas搞得礼崩乐坏的时代，寻求重返上古时代的solid风格，但受制于刷榜压力，不得不进行折衷改良。于是基于nas进行抻面操作，又长又宽，又高又mix。代表作有……
5. 后印象主义派
印象派依然受制于数值比较，不能完全放开手脚。后印象主义进一步革命，发展出人眼比较法，即我这个方法的结果看着好看，更加符合实际数据分布。体现了人本主义的复兴，即人是定义一切价值的根本原则。常见于各种GAN
6. 洛可可风格
鉴于没卡没钱的小作坊实验室，所发展出独特的研究风格。以混搭跨界小巧精致不实用为主要特点。整体观感俗艳缺乏深度，以有用backbone+无用attention/multiscale/auxiliary loss/…搭配为主。没代表作太多了……
7. 巴洛克风格
讲求冲突戏剧感。以强烈的反差制造大新闻。常以重磅突发震惊为标题，常见于各大公众号
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