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人体姿态估计是计算机视觉领域的一个基础且具有挑战的任务,人体姿态估计对于描述人体姿态、人体行为等至关重要.有许多计算机视觉任务都是以人体姿态估计任务作为基础的,包括行为识别、行为检测等等.近些年,随着深度学习技术的发展,尤其是随着卷积神经网络算法的提出,我们可以通过神经网络强大的拟合能力和特征提取能力建立一种隐式的人体姿态估计模型,大大降低了人体姿态估计的门槛,同时也提高了人体姿态估计的准确率,这...
深度学习不但使得机器学习能够实现众多的应用,而且拓展了人工智能的领域范围,并使得机器辅助功能都变为可能。其应用领域正在加速渗透到很多领域,也催生了深度学习与其它应用技术的加速融合,为提升一线科研人员对该技术的深入了解,中国电子学会拟于2017年3月25-26日在北京举办“2017全国深度学习技术应用大会”,会议将邀请国内知名专家就相关内容做特邀专家报告。

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