Hay muchos problemas abiertos en la visión por computadora. De hecho, casi no hay problemas que se hayan resuelto por completo. Simplemente hojee cualquiera de los cientos de documentos que se publican en las principales conferencias, como CVPR e ICCV / ECCV, y descubrirá toneladas de estos problemas y subproblemas.
Las redes neuronales profundas son una clase de herramientas para atacar algunos de estos problemas. Un buen investigador de la OMI primero tomaría el problema que desea resolver y luego exploraría qué herramientas están disponibles y cómo han funcionado en la literatura.
De hecho, dada la enorme cantidad de personas que se centran en explorar el martillo de aprendizaje profundo en este momento, lo que implica una gran duplicación de esfuerzos en la comunidad de la visión, diría que el aprendizaje profundo es precisamente de lo que una población decente de investigadores debería alejarse para explorar varios otros enfoques. ¡Esto probablemente nos permitiría resolver la visión más rápido!
- Computational Science (Scientific Computing): ¿Cuál es el alcance de un estudiante de física BS interesado en CS y programación?
- ¿Cuál sería un buen proyecto de tesis de licenciatura en informática (pregrado)?
- ¿Cuáles son algunos temas candentes en la investigación en nanotecnología?
- ¿Cuál es la diferencia entre visión por computadora, procesamiento de imágenes digitales y computación multimedia?
- ¿Cómo calificaría el Instituto Nacional de Investigación en Informática y Control en términos de calidad de la investigación y otros parámetros importantes en comparación con otros institutos mundiales como el MIT, Stanford, etc.?
