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摘要：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.

摘要：卷積神經網絡在廣泛的應用中取得了優秀的表現，但巨大的資源消耗量使得其應用于移動端和嵌入式設備成為了挑戰。為了解決此類問題，需要對網絡模型在大小、速度和準確度方面做出平衡。首先，從模型是否預先訓練角度，簡要介紹了網絡壓縮與加速的兩類方法——神經網絡壓縮和緊湊的神經網絡。具體地，闡述了緊湊的神經網絡設計方法，展示了其中不同運算方式，強調了這些運算特點，并根據基礎運算不同，將其分為基于空間卷積的模型設計和基于移位卷積模型設計兩大類，然后每類分別選取三個網絡模型從基礎運算單元、核心構建塊和整體網絡結構進行論述。同時，分析了各網絡以及常規網絡在ImageNet數據集上的性能。最后，總結了現有的緊湊神經網絡設計技巧，并展望了未來的發展方向。

摘要: 手語識別涉及計算機視覺、模式識別、人機交互等領域，具有重要的研究意義與應用價值。深度學習技術的蓬勃發展為更加精準、實時的手語識別帶來了新的機遇。該文綜述了近年來基于深度學習的手語識別技術，從孤立詞與連續語句兩個分支展開詳細的算法闡述與分析。孤立詞識別技術劃分為基于卷積神經網絡(CNN)、3維卷積神經網絡(3D-CNN)和循環神經網絡(RNN) 3種架構的方法；連續語句識別所用模型復雜度更高，通常需要輔助某種長時時序建模算法，按其主體結構分為雙向長短時記憶網絡模型、3維卷積網絡模型和混合模型。歸納總結了目前國內外常用手語數據集，探討了手語識別技術的研究挑戰與發展趨勢，高精度前提下的魯棒性和實用化仍有待于推進。

摘要： 目標檢測算法應用廣泛,一直是計算機視覺領域備受關注的研究熱點。近年來,隨著深度學習的發展,3D圖像的目標檢測研究取得了巨大的突破。與2D目標檢測相比,3D目標檢測結合了深度信息,能夠提供目標的位置、方向和大小等空間場景信息,在自動駕駛和機器人領域發展迅速。文中首先對基于深度學習的2D目標檢測算法進行概述;其次根據圖像、激光雷達、多傳感器等不同數據采集方式,分析目前具有代表性和開創性的3D目標檢測算法;結合自動駕駛的應用場景,對比分析不同 3D 目標檢測算法的性能、優勢和局限性;最后總結了3D目標檢測的應用意義以及待解決的問題,并對 3D 目標檢測的發展方向和新的挑戰進行了討論和展望。

論文主題： Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey

論文摘要： 圖像超分辨率（SR）是提高圖像分辨率的一類重要的圖像處理技術以及計算機視覺中的視頻。近年來，基于深度學習的圖像超分辨率研究取得了顯著進展技術。在這項調查中，我們旨在介紹利用深度學習的圖像超分辨率技術的最新進展系統的方法。一般來說，我們可以粗略地將現有的SR技術研究分為三大類：監督SR、非監督SR和領域特定SR。此外，我們還討論了一些其他重要問題，如公開可用的基準數據集和性能評估指標。最后，我們通過強調幾個未來來結束這項調查未來社區應進一步解決的方向和公開問題.

AutoML: A Survey of the State-of-the-Art

深度學習已經滲透到我們生活的方方面面，給我們帶來了極大的便利。然而，針對某一特定任務構建高質量的深度學習系統的過程不僅耗時，而且需要大量的資源和人力，阻礙了深度學習在產業界和學術界的發展。為了緩解這一問題，越來越多的研究項目關注于自動化機器學習(AutoML)。在本文中，我們提供了一個全面的和最新的研究，在最先進的汽車。首先，根據機器學習的特點，詳細介紹了自動化技術。在此基礎上，總結了神經結構搜索(NAS)的研究現狀，這是目前自動化領域研究的熱點之一。我們還將NAS算法生成的模型與人工設計的模型進行了比較。最后，提出了有待進一步研究的幾個問題。

在過去的幾年里，自然語言處理領域由于深度學習模型的大量使用而得到了發展。這份綜述提供了一個NLP領域的簡要介紹和一個快速的深度學習架構和方法的概述。然后，篩選了大量最近的研究論文，并總結了大量相關的貢獻。NLP研究領域除了計算語言學的一些應用外，還包括幾個核心的語言處理問題。然后討論了目前的技術水平，并對該領域今后的研究提出了建議。