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
人工智能已在哪些领域超越了人类的表现？简单解释一下sparse autoencoder, sparse coding和restricted boltzmann machine的关系？
scikit-learn, tensorflow, pytorch真的只需要查下API，不需要学吗?
如何评价mixup: BEYOND EMPIRICAL RISK MINIMIZATION？
微软小冰测颜值是否比较准？为什么？
如何看待亚马逊的无人超市产品 Amazon Go?
现在tensorflow和mxnet很火，是否还有必要学习scikit-learn等框架？
大家推荐一下，哪些学校的导师有在做量化交易、股票预测的？
算法工程师的落地能力具体指的是什么？
如何评价MSRA视觉组最新对spatial attention mechanism分析论文？
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
2021 年了，机器/深度学习还有哪些坑比较好挖？如何理解 inductive learning 与 transductive learning?
caffe开发过程中使用了哪些工具？
如何看待西安电子科技大学偷偷给贫困生打钱，大数据精准帮助贫困生是否值得推广？
如何看待华为 4 月 25 日发布的盘古智能大模型？在这个行业处于什么水平？
机器学习里的 kernel 是指什么？
上学和读书有什么区别?
如何评价Sony新出的深度学习库NNabla？
华为应届顶尖博士年薪百万，读博是不是有希望了？
上学和读书有什么区别?
AI领域的灌水之风如何破局？
graph convolutional network有什么比较好的应用task？
如何证明对任意给定的正数e，存在M上的矩阵范数||A||，满足不等式||A||<=谱半径+e?
工程师简历写着「在微软传播性病」，骗过了 90% 公司的机器筛选，机器筛选简历那么不靠谱吗？
有哪些关于机器学习的真相还鲜为人知？
如何将某个分布作为机器学习的特征？
你所在的研究领域里，有哪些工作的结果虽然不是造假，但是是精挑细选出来的?
未来五年，数据科学家（Data Scientist）的岗位需求会如何变化？
测试集在构造的时候需要人为控制其中应该正确的和应该错误的数据比例吗？
机器学习初学者该如何选读适合自己水平的论文？
请问在金融风控方向，如何运用用户行为序列进行特征设计和挖掘？
如何看待End-to-End Object Detection with Transformers？
语音识别中，声学模型与语言模型扮演什么角色？或者说是怎么通过两个模型进行语音识别的?
现在tensorflow和mxnet很火，是否还有必要学习scikit-learn等框架？
为什么我学过微积分、线性代数和概率论，还是看不懂机器学习？
如何评价 MSRA 视觉组最新提出的 Deformable ConvNets V2？
如何评价微软亚洲研究院提出的LightRNN？
为什么神经网络具有泛化能力？
百度在深度学习上使用Xilinx FPGA?
如何评价 Exploring Simple Siamese Learning?