深度学习与计算机视觉的新技术：从卷积神经网络到Transformer-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习与计算机视觉的新技术：从卷积神经网络到Transformer。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1.背景介绍

深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑中的神经网络，以解决复杂的问题。计算机视觉是人工智能的一个分支，旨在让计算机理解和解析人类视觉系统中的图像和视频。深度学习与计算机视觉的结合，使得计算机在处理图像和视频方面具有强大的能力。

在过去的几年里，深度学习与计算机视觉的技术发展非常迅速。这篇文章将介绍从卷积神经网络到Transformer的新技术，以及它们在计算机视觉领域的应用。我们将讨论以下主题：

深度学习与计算机视觉的发展历程可以分为以下几个阶段：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-784861.html

2000年代：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）和随机森林（Random Forest）等传统机器学习算法在计算机视觉中的应用。
2010年代：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）诞生，为计算机视觉带来革命性的变革。
2012年：AlexNet在ImageNet大规模图像分类比赛中取得卓越成绩，催生了深度学习在计算机视觉领域的广泛应用。
2015年：卷积神经网络的深度逐渐增加，同时也出现了其他新的神经网络结构，如ResNet、Inception等。
2017年：Transformer在自然语言处理（NLP）领域取得突破性的

到了这里，关于深度学习与计算机视觉的新技术：从卷积神经网络到Transformer的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！