机器人视觉中深度学习方法综述
计算机视觉与模式识别
2018-03-30 v1
摘要
深度学习实现了模式识别的范式转变，从使用手工设计特征结合统计分类器，转向使用通用学习过程来共同学习数据驱动的表征、特征和分类器。这一新范式的应用在计算机视觉中尤为成功，其中面向视觉应用的深度学习方法的发展已成为热门研究课题。鉴于深度学习已引起机器人视觉界的关注，本综述的主要目的是探讨深度学习在机器人视觉中的使用。为此，我们给出了深度学习及其在计算机视觉中应用的全面概述，包括最常用神经模型及其主要应用领域的描述。随后，介绍了用于设计基于深度学习的视觉系统的标准方法与工具。之后，回顾了在机器人视觉中使用深度学习的主要工作，以及与之相关的当前和未来趋势。本综述旨在成为机器人视觉系统开发者的指南。
引用
@article{arxiv.1803.10862,
title = {A Survey on Deep Learning Methods for Robot Vision},
author = {Javier Ruiz-del-Solar and Patricio Loncomilla and Naiomi Soto},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.10862},
year = {2018}
}