计算机视觉的半监督学习方法在过去几年得到了快速发展。目前最先进的方法是在结构和损失函数方面对之前的工作进行了简化，以及引入了通过混合不同方案的混合方法。在这篇文章中，作者会通过图解的方式解释最近的半监督学习方法的关键思想。
一般而言，比较成功的神经网络需要大量的参数，许许多多的神经网路的参数都是数以百万计，而使得这些参数可以正确工作则需要大量的数据进行训练，而实际情况中数据并没有我们想象中的那么多……
视觉的解析力，常常是指视觉语义，视觉特征，视觉场景理解，视觉目标检测，视觉变化，视觉运动状态理解等等。比如说，关于分辨率和清晰度，经常还可以见到清晰度，分辨力，分辨率，解析力，解析度，解像力，解像度这些词语。对于这些词语分别的含义和所指的具体内容是什么，怎样使用才合适，目前流行的看法是很不统一的。
其实在自监督学习的概念提出之前，NLP中就已经运用到了这一思想。
人工智能最具挑战性的课题之一是计算机视觉技术。近年来，随着计算机视觉应用的日益广泛，计算机视觉技术在机器人、监控、医疗等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们列出了十个流行的计算机视觉项目以及它们的可用数据集，供初学者学习。
三者之间既有区别，又有联系，不确切的描述：计算机图形学≈画图；计算机视觉≈看图；数字图像处理≈看图前沐浴更衣焚香做好各种仪式，然后再看图。
损失函数在模型的性能中起着关键作用。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学习如何将注意力集中在数据中的正确特征集合上，从而获得最优和更快的收敛。
当你辗转于各种论坛时，相信会经常看到这样的问题：深度学习是否会取代传统的计算机视觉？或者说，当深度学习看起来如此有效时，是否还有必要研究传统的计算机视觉技术？
计算机视觉的特征提取算法研究至关重要。在一些算法中，一个高复杂度特征的提取可能能够解决问题（进行目标检测等目的），但这将以处理更多数据，需要更高的处理效果为代价。而颜色特征无需进行大量计算。只需将数字图像中的像素值进行相应转换，表现为数值即可。因此颜色特征以其低复杂度成为了一个较好的特征。
计算机视觉是最强大和引人注目的AI之一，你几乎肯定会以各种方式体验过它，当时却不知道。今天我们来好好研究一下它，包括它的工作原理以及它如此出色的原因（而且只会变得越来越好）。