计算机视觉与深度学习（计算机视觉深度估计）-移动开发-引导者

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深度学习中的“深度”是指中间神经元网络的层次很多。深度学习的定义深度学习是机器学习的一种方法，它基于人工神经网络的结构和工作原理。

深度学习的基础是机器学习中的分散表示(distributed representation)。分散表示假定观测值是由不同因子相互作用生成。在此基础上，深度学习进一步假定这一相互作用的过程可分为多个层次，代表对观测值的多层抽象。

与传统计算机视觉 (Computer Vision）技术相比，深度学习可以帮助计算机视觉工程师在图像分类、语义分割、目标检测和同步定位与地图构建（SLAM）等任务上获得更高的准确率。

计算机视觉技术是一种典型的交叉学科研究领域，包含了生物、心理，物理，工程，数学，计算机科学等领域，存在与其他许多学科或研究方向之间相互渗透、相互支撑的关系。

CV是Computer Vision的缩写，计算机视觉专业。Computer Science，计算机科学专业。一般的大学里面都设置有CS专业，它往往指系统性研究信息与计算的理论基础以及它们在计算机系统中如何实现与应用的实用技术的科目。

计算机视觉（Computer Vision，简称CV）是指通过计算机算法和数学模型实现对图像或视频中的信息进行识别、解析和理解的能力。它可以帮助计算机“看懂”图像或视频中的信息，如物体、场景、人脸等。

CV一直是目前深度学习领域中最热的研究领域，它是一种交叉学科，包括计算机科学、数学、工程学、物理、生物学和神经科学等。CV作为一个应用方向，在学界和工业界都十分火爆。

机器学习是深度学习计算机视觉与深度学习的基础。机器学习是人工智能的核心计算机视觉与深度学习，是使计算机具有智能的根本途径计算机视觉与深度学习，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。

深度学习与机器学习的关系：机器学习是深度学习的基础。在机器视觉和深度学习中，人类视觉的力量和对视觉信息的理解可以被再现甚至超越。借助深度学习，作为机器学习的一部分。机器学习中的另一种技术是例如“超级矢量机”。

机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为计算机视觉与深度学习了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。

深度学习(DeepLearning，DL)属于机器学习的子类。它的灵感来源于人类大脑的工作方式，是利用深度神经网络来解决特征表达的一种学习过程。深度神经网络本身并非是一个全新的概念，可理解为包含多个隐含层的神经网络结构。

机器学习是一种让计算机通过数据学习如何完成任务的方法。它通过从数据中学习规律和模式，然后用这些规律和模式来预测新的数据。机器学习的方法包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等。

深度学习机器学习是实现人工智能的一种重要方法，机器学习是利用运算法则对数据进行分析，然后自动地将其归纳为模型，最终通过模型进行推理和预测。人脸识别就是机器深度学习最为成熟的应用。