2019年，计算机视觉领域，你推荐哪些综述性的文章？ 第1页
1
sherwood-zheng 网友的相关建议:
推荐一波AutoML + NAS 的综述吧。
NAS的话最重要的当然是frank hutter的那一篇：
当然，要是19年的话其实也有，写的没有google他们写的那么好：
AutoML的话要好好看看书籍了：
至少1-3章理论知识全看完吧，拓宽一下自己的视野。
研究组强烈推荐关注 Quoc Le （野兽派代表），论文动辄 几千张卡，实验丰富。
理论强烈推荐 Frank Hutter 提出茫茫多的算法工具，但是关注度没有Quoc Lee 这么高，但是相关领域 写了很多很好的工具，提出很多很棒的算法。
1
相关话题
精确率、召回率、F1 值、ROC、AUC 各自的优缺点是什么？如何看待2021年秋招算法岗灰飞烟灭？
Yann LeCun、Geoffrey Hinton或Yoshua Bengio能得图灵奖吗？
研究推荐系统要对NLP很了解吗？
CVPR 2018 有什么值得关注的亮点？
时间序列和回归分析有什么本质区别？
计算机视觉（CV）的算法有哪些，具体都有哪些特点？
经过足够长的时间， AlphaGo 的棋谱能收敛到一张上吗？
如何解读「量子计算应对大数据挑战：中国科大首次实现量子机器学习算法」？
如何评价 On Unifying Deep Generative Models 这篇 paper?
前一个讨论
在数据分析、挖掘方面，有哪些好书值得推荐？
相关的话题
如何评价微软提出的无监督视觉模型BEiT：ImageNet达到88.6，ADE20K达到57.0？如何看待Jeff Dean&Hinton投到ICLR17的MoE的工作？
为什么Bert中的CLS在未fine tune时作为sentence embedding性能非常糟糕？
数字图像处理的工作是用传统算法更多还是用深度学习更多?
如何理解 Swin Transformer 和 Vision Transformer不同任务上的差异？
对神经网络某一层做了小改进，效果却提升显著，可以发论文吗？
机器学习中有哪些形式简单却很巧妙的idea？
能否介绍一下强化学习（Reinforcement Learning），以及与监督学习的不同？
DeepMind 研发的围棋 AI AlphaGo 是如何下棋的？
使用pytorch时，训练集数据太多达到上千万张，Dataloader加载很慢怎么办?
如何直观地解释 backpropagation 算法？
BERT模型可以使用无监督的方法做文本相似度任务吗？
在机器学习模型的训练期间，大概几十分钟到几小时不等，大家都会在等实验的时候做什么？
nlp有哪些值得完整实现一遍的算法?
如何理解今年发表在JMLR上随机森林算法SPORF？
如何看待Geoffrey Hinton的言论，深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播？
如何评价CVPR2019程序主席Derek Hoiem的论点：计算机视觉只是记忆，不是智能？
如何看待阿里巴巴提出的 FashionAI 比赛？
计算机视觉（cv）方向今年招聘情况怎么样?是否已经人才过剩?
如何评价何恺明等 arxiv 新作 Rethinking ImageNet Pre-training？
实体提取任务中使用BERT-CRF时，CRF根据数据统计可以得到转移概率，为啥还要训练呢？
为什么很少人用FFT加速CNN卷积层的运算？
深度学习在生物信息领域有什么应用？
国内有哪些不错的CV(计算机视觉)团队?
NLP文本分类的本质是不是其实是找相似，对于要分类的句子，在训练集里找最相似的句子？
如何评价 On Unifying Deep Generative Models 这篇 paper?
未来五年，数据科学家（Data Scientist）的岗位需求会如何变化？
人脸识别哪家强？
Batch Normalization 训练的时候为什么不使用 moving statistics？
如何评价 DeepMind 新提出的关系网络（Relation Network）？