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當對大量的標記數據集合(如ImageNet)進行訓練時，深度神經網絡展示了它們在特殊監督學習任務(如圖像分類)上的卓越表現。然而，創建這樣的大型數據集需要大量的資源、時間和精力。這些資源在很多實際案例中可能無法獲得，限制了許多深度學習方法的采用和應用。為了尋找數據效率更高的深度學習方法，以克服對大型標注數據集的需求，近年來，我們對半監督學習應用于深度神經網絡的研究興趣日益濃厚，通過開發新的方法和采用現有的半監督學習框架進行深度學習設置。在本文中，我們從介紹半監督學習開始，對深度半監督學習進行了全面的概述。然后總結了在深度學習中占主導地位的半監督方法。

題目： Text Detection and Recognition in the Wild: A Review

簡介： 自然圖像中文本的檢測和識別是計算機視覺領域中的兩個主要問題，在體育視頻分析，自動駕駛，工業自動化等方面有廣泛的應用。他們面臨著常見的挑戰性問題，這些問題是如何在多種環境條件下表示和影響文本的因素。當前最新的文本檢測和/或識別方法已經利用了深度學習體系結構發展，并報告了基準數據集在以下情況下具有更高的準確性：處理多分辨率和多方位的文本。但是，仍然存在一些影響野生圖像中文本的挑戰，由于現有模型無法歸納為看不見的數據和標記數據的不足，導致現有方法的執行力不行。因此，與該領域的先前調查不同，該調查的目的如下：首先，提供的不僅是對場景文本檢測和識別方面的進展的看法，而且還提出了使用統一評估進行廣泛實驗的結果，該框架評估在挑戰性案例中所選方法的預訓練模型，并對這些技術應用相同的評估標準。其次，確定在檢測或識別野外圖像中存在的幾個挑戰，即平面旋轉，多方向和多分辨率文本，透視變形，照明反射，部分遮擋，復雜字體和特殊字符。最后，論文提供了對該領域潛在研究方向的洞察力，以解決仍面臨場景文本檢測和識別技術的挑戰。

智能視頻監控(IVS)是當前計算機視覺和機器學習領域的一個活躍研究領域，為監控操作員和取證視頻調查者提供了有用的工具。人的再識別(PReID)是IVS中最關鍵的問題之一，它包括識別一個人是否已經通過網絡中的攝像機被觀察到。PReID的解決方案有無數的應用，包括檢索顯示感興趣的個體的視頻序列，甚至在多個攝像機視圖上進行行人跟蹤。文獻中已經提出了不同的技術來提高PReID的性能，最近研究人員利用了深度神經網絡(DNNs)，因為它在類似的視覺問題上具有令人信服的性能，而且在測試時執行速度也很快。鑒于再識別解決方案的重要性和廣泛的應用范圍，我們的目標是討論在該領域開展的工作，并提出一項最先進的DNN模型用于這項任務的調查。我們提供了每個模型的描述以及它們在一組基準數據集上的評估。最后，我們對這些模型進行了詳細的比較，并討論了它們的局限性，為今后的研究提供了指導。

卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN)是深度學習領域中最重要的網絡之一。由于CNN在計算機視覺和自然語言處理等諸多領域都取得了令人矚目的成就，因此在過去的幾年里，CNN受到了業界和學術界的廣泛關注。現有的綜述主要關注CNN在不同場景下的應用，并沒有從整體的角度來考慮CNN，也沒有涉及到最近提出的一些新穎的想法。在這篇綜述中，我們的目標是在這個快速增長的領域提供盡可能多的新想法和前景。不僅涉及到二維卷積，還涉及到一維和多維卷積。首先，這篇綜述首先簡單介紹了CNN的歷史。第二，我們提供CNN的概述。第三，介紹了經典的和先進的CNN模型，特別是那些使他們達到最先進的結果的關鍵點。第四，通過實驗分析，得出一些結論，并為函數選擇提供一些經驗法則。第五，介紹了一維、二維和多維卷積的應用。最后，討論了CNN的一些有待解決的問題和有發展前景的方向，為今后的工作提供參考。

深度學習在人工智能領域已經取得了非常優秀的成就，在有監督識別任務中，使用深度學習算法訓練海量的帶標簽數據，可以達到前所未有的識別精確度。但是，由于對海量數據的標注工作成本昂貴，對罕見類別獲取海量數據難度較大，所以如何識別在訓練過程中少見或從未見過的未知類仍然是一個嚴峻的問題。針對這個問題，該文回顧近年來的零樣本圖像識別技術研究，從研究背景、模型分析、數據集介紹、實驗分析等方面全面闡釋零樣本圖像識別技術。此外，該文還分析了當前研究存在的技術難題，并針對主流問題提出一些解決方案以及對未來研究的展望，為零樣本學習的初學者或研究者提供一些參考。