深度學習

從98年到本世紀初，深度學習興盛起來用了15年，但當時成果泛善可陳，一度被邊緣化。到2012年，深度學習算法在部分領域取得不錯的成績，而壓在駱駝身上最后一根稻草就是AlexNet。

AlexNet由多倫多大學幾個科學家開發，在ImageNet比賽上做到了非常好的效果。當時AlexNet識別效果超過了所有淺層的方法。此后，大家認識到深度學習的時代終于來了，并有人用它做其它的應用，同時也有些人開始開發新的網絡結構。

機器視覺應用中，面對成像背景復雜、缺陷特征難以辨認的情況時，往往需要深度學習算法進行檢測，因此，深度學習也被稱為視覺檢測的“殺手锏”。深度學習目標檢測與分類算法相對于傳統算法，泛化能力更強、速度更快。經過訓練后，形態各異的產品在各種角度、光照、遮擋下都能精確識別、辨認。