人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）

近年来，人工智能发展迅猛，其主要动力来自深度学习。深度学习的炙手可热源自于它对人工智能技术发展的整体促进和在广泛应用场景中的巨大应用价值。毫无疑问，深度学习仍旧是当今时代人工智能前沿技术的核心。

一、计算机视觉（CV）

计算机视觉（Computer vision，缩写作 CV）是人工智能(AI) 的一个重要应用领域，它是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Shannon定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提 取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。目前主要有以下几大基础任务。

1.图像分类

图像分类，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。

2.目标检测

目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中，需要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特别重要。

随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、智能监控系统、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。

3.目标分割

目标分割是检测到图像中的所有目标，分为语义分割（Semantic-level）和实例分割（Instance-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题，属于像素级的，需要给出属于每一类的所有像素点，而不是矩形框。

二、自然语言处理（NLP）

自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。

1.文本分类

文本分类用电脑对文本集(或其他实体或物件)按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。 它根据一个已经被标注的训练文档集合, 找到文档特征和文档类别之间的关系模型, 然后利用这种学习得到的关系模型对 新的文档进行类别判断 。文本分类从基于知识的方法逐渐转变为基于统计 和机器学习的方法。

如情感分类：尝试分析作者对于某种产品或者一些其他事情的情感，经常用于评论领域，例如：影评、购物点评、产品测评等。如主题分类：关于试图理解给定文档的主题是什么，例如：我们可能想知道一篇给定的文章是关于体育的还是国际新闻的。

2.生成式任务

生成式任务就是根据一段文本，生成另一段文本。

如机器翻译：百度、谷歌机器翻译。

如文本摘要：自动为论文、文章、新闻稿生成摘要。

如对话系统：输入的是一句话，输出是对这句话的回答。

如问答系统：针对用户提出的问题，系统给出相应的准确答案。

3.语音识别

语音识别是一门交叉学科。近二十年来，语音识别技术取得显著进步，开始从实验室走向市场。人们预计，未来10年内，语音识别技术将进入工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务、消费电子产品等各个领域。 语音识别听写机在一些领域的应用被美国新闻界评为1997年计算机发展十件大事之一。很多专家都认为语音识别技术是2000年至2010年间信息技术领域十大重要的科技发展技术之一。 语音识别技术所涉及的领域包括：信号处理、模式识别、概率论和信息论、发声机理和听觉机理、人工智能等等。

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————————————🌴【重磅干货来袭】🎄————————————

🚀一、主干网络改进（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构（纯卷积|超越Swin）

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构（高性能骨干|仅需1ms）

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2（涨点神器）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet（Transformer）

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck（优化成本）

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution（CVPR 2021）

7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层

8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

🌴 持续更新中……

🚀二、轻量化网络（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet（轻量级CPU网络）

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3（降参提速）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块

🌴 持续更新中……

🚀三、注意力机制（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制

2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention（提升涨点）

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM（涨点神器）

8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA（单幅图像超分辨率）

🌴 持续更新中……

🚀四、检测头部改进（持续更新中）🎄🎈

1.魔改YOLOv5/v7高阶版（魔法搭配+创新组合）——改进之结合解耦头Decoupled_Detect

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF（自适应空间特征融合）

🌴 持续更新中……

🚀五、空间金字塔池化（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP（空洞空间卷积池化金字塔）

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet（涨点明显）

🌴 持续更新中……

🚀六、损失函数及NMS改进（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss

2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU

4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS

🌴 持续更新中……

🚀七、其他创新改进项目（持续更新中）🎄🎈

1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台（保姆级教程）

2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图（附详细教程）

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv（低分辨率图像和小目标涨点明显）

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

🌴 持续更新中……

🚀八、算法训练相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集（保姆级教程）

2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT（中文版）

3.深度学习之语义分割算法（入门学习）

4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法（RuntimeError）

5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小

7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具

8.YOLOv5结合人体姿态估计

9.超越YOLOv5，0.7M超轻量，又好又快（PP-YOLOE&PP-PicoDet）

10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义（一）

11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析（二）

12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案（三）

🌴 持续更新中……

🚀九、数据资源相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.目标检测算法——小目标检测相关数据集（附下载链接）

2.目标检测算法——3D公共数据集汇总（附下载链接）

3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2（附下载链接）

4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)

5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总（附下载链接）

6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总（附下载链接）

7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2（附下载链接）

8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总（附下载链接）

9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总（附下载链接）

10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1（附下载链接）

11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2（附下载链接）

12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总（附下载链接）

13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总（附下载链接）

14.目标检测算法——安全帽识别数据集（附下载链接）

15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总（附下载链接）

16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2（附下载链接）

17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总（附下载链接）

18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2（附下载链接）

19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦（附下载链接）

20.目标检测算法——图像分割数据集汇总（附下载链接）

21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2（附下载链接）

22.收藏 | 自然语言处理（NLP）数据集汇总（附下载链接）

23.自然语言处理（NLP）数据集汇总 2（附下载链接）

24.自然语言处理（NLP）数据集汇总 3（附下载链接）

25.自然语言处理（NLP）数据集汇总 4（附下载链接）

🌴 持续更新中……

🚀十、论文投稿相关项目（持续更新中）🎄🎈

1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项（提高命中率）

2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投？（Accepted）

3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊（含选刊必备神器）

5.论文投稿指南——SCI选刊

6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板

7.人工智能前沿——深度学习热门领域（确定选题及研究方向）

8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术

11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑

13.目标检测算法——深度学习知识简要普及

14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍

15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch？

16.知识经验分享——超全激活函数解析（数学原理+优缺点）

17.知识经验分享——卷积神经网络（CNN）

18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程（附报错解决方法）

19.海带软件分享——日常办公学习软件分享（收藏）

20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳

21.论文投稿指南——中文核心期刊

22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊

23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术）

24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术2）

25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（计算机技术3）

26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术）

27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术2）

28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（电子、通信技术3）

29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业）

30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业2）

31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐（机械、仪表工业3）

32.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第1期）

33.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第2期）

34.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第3期）

35.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第4期）

36.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第5期）

37.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第6期）

38.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第7期）

39.论文投稿指南——中国（中文EI）期刊推荐（第8期）

40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院3区）

41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域（中科院2区）

42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域（中科院1区）

43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究（中科院4区）

44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学（中科院2区）

45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学（中科院3区）

46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能（中科院4区）

47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域（中科院4区）

48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：软件工程（中科院4区）

49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机：人工智能（中科院2区）

50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向（中科院4区）

51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统（中科院4区）

🌴 持续更新中……

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