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本文介绍十年来最佳图像分类论文，来帮助你快速学习计算机视觉
前言：计算机视觉是一门将图像和视频转换成机器可理解信号的学科，有了这些信号，程序员可以基于这种高阶进一步控制机器的行为。在计算机视觉任务中，图像分类是最基本的任务之一，它不仅可以用于许多真实的产品，比如 googlephoto 的标签和 AI 内容调节，而且还是许多更高级的视觉任务奠定了基础，比如目标检测和视频理解。自从深度学习技术爆发以来，由于该领域的快速变化，初学者往往会觉得学习起来太困难，与典型的软件工程学科不同，使用 DCNN 进行图像分类的好书并不多，理解这一领域的最好方法是阅读学术论文。但读什么论文呢？我从哪里开始读起呢？在本篇文章中，我将为初学者介绍 10 篇最佳论文。通过这些论文，我们可以看到这一领域是如何发展的，以及研究人员是如何根据先前的研究成果提出新的想法的，即使你已经在这个领域工作了一段时间，但它仍然有助于你理清脉络。那么，让我们开始吧。1998 年：LeNet 深度学习在文档识别中的应用
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