計(jì)算機(jī)視覺作為人工智能領(lǐng)域的重要分支之一，旨在使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠自動(dòng)理解和解釋圖像和視頻數(shù)據(jù)。然而，傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺算法在面對(duì)復(fù)雜的視覺任務(wù)時(shí)往往面臨挑戰(zhàn)，需要大量的標(biāo)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(xué)習(xí)作為一種新興的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，旨在通過從一個(gè)或多個(gè)源領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，來改善在目標(biāo)領(lǐng)域的學(xué)習(xí)性能。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，遷移學(xué)習(xí)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種視覺任務(wù)，如圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等。 遷移學(xué)習(xí)的核心思想是通過利用源領(lǐng)域的知識(shí)來幫助目標(biāo)任務(wù)的學(xué)習(xí)。例如，通過在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)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(biāo)任務(wù)中，從而加速目標(biāo)任務(wù)的學(xué)習(xí)過程并提高性能。 此外，遷移學(xué)習(xí)還可以解決數(shù)據(jù)稀缺的問題。在很多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，獲得大量標(biāo)注數(shù)據(jù)是非常昂貴和耗時(shí)的，而遷移學(xué)習(xí)可以通過利用源領(lǐng)域的標(biāo)注數(shù)據(jù)來彌補(bǔ)目標(biāo)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(dāng)前技術(shù)前沿以及學(xué)生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導(dǎo)服務(wù)。此外，學(xué)生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。