计算机视觉普林斯顿2

资 源 简 介

计算机视觉普林斯顿2

详 情 说 明

计算机视觉是人工智能领域中一个重要的分支，主要研究如何让计算机理解和处理图像及视频数据。普林斯顿大学在计算机视觉领域有着深厚的学术积累，其相关课程和研究项目（如CS 598D: Deep Learning for Computer Vision）为全球学习者提供了丰富的资源。

核心研究方向： 图像识别与分类：利用卷积神经网络（CNN）等模型识别物体或场景。 目标检测与分割：定位图像中的特定对象并划分其边界（如Mask R-CNN）。 三维视觉与SLAM：通过多视角图像重建三维结构，或实现实时定位与地图构建。

技术趋势： 结合Transformer架构的视觉模型（如ViT）正逐步超越传统CNN。 自监督学习减少对标注数据的依赖，推动小样本场景下的应用。

普林斯顿的相关课程通常涵盖从传统特征提取（SIFT）到现代深度学习框架的完整知识链，适合希望深入理解视觉算法理论及实践的研究者。