一篇CVPR是如何炼成的？

1.认识强化学习

2.强化学习问题构建

3.自动驾驶决策规划应用

4.学习路径

1.视觉transformer背景介绍

2.视觉transformer工作原理

3.视觉transformer相关论文解读

计算机视觉在各阶段都取得了一系列令人惊叹的成果，例如：

• 2012年，AlexNet在ImageNet图像分类竞赛中大放异彩，使用深度卷积神经网络（CNN）打败了其他所有参赛者，将错误率降低了10个百分点。

• 2014年，GoogleNet和VGGNet在ImageNet图像分类竞赛中再创佳绩，使用更深更复杂的CNN结构进一步提高了分类性能。

• 2015年，ResNet在ImageNet图像分类竞赛中刷新纪录，使用残差连接（Residual Connection）解决了深度网络训练困难的问题，并将错误率降低到人类水平以下。

• 2016年，YOLO和SSD在目标检测任务中取得突破，使用单阶段（One-stage）CNN结构实现了快速而准确地检测图像中的多个目标。

• 2017年，Mask R-CNN在目标分割任务中取得突破，使用两阶段（Two-stage）CNN结构实现了精确地分割图像中的多个目标。

• 2018年，BERT在自然语言处理任务中取得突破，使用双向（Bidirectional）变压器（Transformer）结构实现了对语言的深层次理解，为图像和文本的联合处理提供了强大的工具。

• 2019年，AlphaStar在星际争霸II游戏中取得突破，使用强化学习（Reinforcement Learning）和自我博弈（Self-play）的方法训练了一个超越人类顶尖选手的智能体，展示了计算机视觉和决策的高度结合。

• 2020年，在自然语言生成任务中取得突破，使用1750亿个参数的变压器结构生成了流畅而有逻辑的文本，为图像和文本的互相转换提供了可能。

如果你想要深入学习这个领域，你可以参考以下一些资源：

• 《计算机视觉：一种现代方法》（Computer Vision: A Modern Approach），这是一本经典的计算机视觉教材，涵盖了计算机视觉的基本概念和方法。

• 《深度学习》（Deep Learning），这是一本深度学习的权威教材，介绍了深度学习的理论和实践，以及在计算机视觉中的应用。

• 《图像处理、分析与机器视觉》（Image Processing, Analysis, and Machine Vision），这是一本图像处理的综合教材，介绍了图像处理的基础知识和技术，以及在机器视觉中的应用。

• 《计算机视觉：算法与应用》（Computer Vision: Algorithms and Applications），这是一本计算机视觉的实用教材，介绍了计算机视觉中常用的算法和应用，以及相关的数学原理。

• 《斯坦福大学CS231n：卷积神经网络与视觉识别》（Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition），这是一门著名的计算机视觉在线课程，由李飞飞教授等人主讲，介绍了卷积神经网络在计算机视觉中的原理和应用。