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
目前工业界常用的推荐系统模型有哪些？batchsize=1时可以用BN吗?
计算机视觉有多少分支？
如何评价陈天奇团队新开源的TVM？
AlphaGo 与李世石的对战会推动人类的极限还是机器学习的进步和觉醒？
坐标日本，计算机视觉专攻。有英文交流氛围浓厚的研究室推荐吗？
如何评价 Kaiming 团队新作 Masked Autoencoders (MAE)？
如何评价 CVPR2022 的审稿结果和录取情况？
目前有哪些比较成功的人工智能应用？
使用强化学习解决实际问题时常常避不开环境模拟或者使用离线强化学习算法，两者分别有什么优缺点？
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
caffe开发过程中使用了哪些工具？计算机视觉是否已经进入瓶颈期？
搞机器学习的生环化材是天坑吗？
李航的统计学习方法，吴恩达的视频，关于机器学习的东西都看不懂是怎么回事？
目前工业界常用的推荐系统模型有哪些？
CNN网络的pooling层有什么用？
请解释下variational inference？
为什么说股票不能通过机器学习来预测？
如何看待斯坦福博士生2prime陆一平关于新冠起源的一系列言论？
有哪些比较好的机器学习、数据挖掘、计算机视觉的订阅号、微博或者是论坛？
实验室只有1080的显卡，老师还想让发深度学习论文，也不给配置好的显卡怎么办？
如果有第谷的数据，现在的机器学习，深度学习有办法学出开普勒三定律吗？
为什么有些学数学的看不惯甚至鄙视 Deep Learning？
欧洲有哪些统计机器学习比较强的大学或者研究院的？？
李航的统计学习方法，吴恩达的视频，关于机器学习的东西都看不懂是怎么回事？
有没有哪些人工的工作是无法被机器替代的？
华为年薪百万的应届博士到底有多厉害？
计算机视觉和自然语言处理，哪个更具有发展前景呢，还是各有千秋呢？
对自己深度学习方向的论文有idea，可是工程实践能力跟不上，实验搞不定怎么办？
Transformer是如何处理可变长度数据的？
为何感觉“知识蒸馏”这几年没有什么成果？
如何看待swin transformer成为ICCV2021的 best paper？
医学生学习机器学习该如何入门？
K-means聚类算法中的K如何确定？
人工智能领域有哪些精妙的数学原理？
如何评价浪潮发布的2457亿参数源1.0智能大模型？与GPT-3相比如何？处于AI模型领域什么水平？
高斯过程的kernel构成的矩阵为何叫协方差矩阵而不是相关系数矩阵？
如何评价Sony新出的深度学习库NNabla？
attention跟一维卷积的区别是啥？
人工智能已在哪些领域超越了人类的表现？