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- 图像标注问题其本质是视觉到语言（Visual-to-Language，即V2L）的问题，解释起来很简单，就是四个字：看图说话。就像老师要求小朋友们在看图说话作业中完成的任务一样，我们也希望算法能够根据图像给出能够描述图像内容的自然语言语句。然而这种对于人类实在是小事一桩的小儿科级任务，在计算机视觉领域却不能不说是一个挑战：因为图像标注问题需要在两种不同形式的信息（图像信息到文本信息）之间进行“翻译 图像标注问题其本质是视觉到语言（Visual-to-Language，即V2L）的问题，解释起来很简单，就是四个字：看图说话。就像老师要求小朋友们在看图说话作业中完成的任务一样，我们也希望算法能够根据图像给出能够描述图像内容的自然语言语句。然而这种对于人类实在是小事一桩的小儿科级任务，在计算机视觉领域却不能不说是一个挑战：因为图像标注问题需要在两种不同形式的信息（图像信息到文本信息）之间进行“翻译
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- 摘要：计算机视觉在很多任务中都取得了成功，比如人脸识别、图像标签、文字OCR等。随着移动互联网的兴起带来了海量的数据，计算机视觉迅猛发展。算法可以自动从海量数据中学习得到物体的视觉特征，然后进行识别。在这些视觉任务中，真正要把算法落地，碰到的最大的问题就是互联网的图片包含大量噪声的图片，直接用来训练得不到一个可用的模型。标注这些海量图片需要耗费大量的人力物力。这时候，就需要弱监督学习指导我们... 摘要：计算机视觉在很多任务中都取得了成功，比如人脸识别、图像标签、文字OCR等。随着移动互联网的兴起带来了海量的数据，计算机视觉迅猛发展。算法可以自动从海量数据中学习得到物体的视觉特征，然后进行识别。在这些视觉任务中，真正要把算法落地，碰到的最大的问题就是互联网的图片包含大量噪声的图片，直接用来训练得不到一个可用的模型。标注这些海量图片需要耗费大量的人力物力。这时候，就需要弱监督学习指导我们...
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