計算機視覺作為人工智能領(lǐng)域的重要分支之一，旨在使計算機系統(tǒng)能夠自動理解和解釋圖像和視頻數(shù)據(jù)。然而，傳統(tǒng)的計算機視覺算法在面對復(fù)雜的視覺任務(wù)時往往面臨挑戰(zhàn)，需要大量的標注數(shù)據(jù)和復(fù)雜的特征工程才能取得良好的性能。 遷移學習作為一種新興的機器學習方法，旨在通過從一個或多個源領(lǐng)域?qū)W習到的知識和經(jīng)驗，來改善在目標領(lǐng)域的學習性能。在計算機視覺領(lǐng)域，遷移學習已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種視覺任務(wù)，如圖像分類、目標檢測、圖像分割等。 遷移學習的核心思想是通過利用源領(lǐng)域的知識來幫助目標任務(wù)的學習。例如，通過在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上進行預(yù)訓練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以提取出通用的圖像特征表示，這些特征表示可以被遷移到目標任務(wù)中，從而加速目標任務(wù)的學習過程并提高性能。 此外，遷移學習還可以解決數(shù)據(jù)稀缺的問題。在很多計算機視覺任務(wù)中，獲得大量標注數(shù)據(jù)是非常昂貴和耗時的，而遷移學習可以通過利用源領(lǐng)域的標注數(shù)據(jù)來彌補目標領(lǐng)域數(shù)據(jù)的不足，提高模型的泛化能力。本次科研將結(jié)合當前技術(shù)前沿以及學生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導服務(wù)。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。