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物体识别和检测，顾名思义，即给定一张输入图片，算法能够自动找出图片中的常见物体，

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跟踪也属于计算机视觉领域内的基础问题之一，在近年来也得到了非常充足的发展，

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并适应各类光照变换，运动模糊以及表观的变化等。

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在被跟踪物体的表观发生巨大变化时，就难以适应了。

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对于这类跨越两种数据形态（如文本和图像）的算法，有时候也可以称之为多模态，或跨模态问题。

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控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，

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这不能不说是一件非常遗憾的事。目前，在计算机上调“深度网络”来提高物体识别的精度似乎就等于从事“视觉研究”

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“神经计算”与数值计算在有些情况下会产生本质区别，如目前兴起的神经形态计算

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多视几何的代表性人物首数法国INRIA的O.Faugeras，美国GE研究院的R.Hartely和英国牛津大学的A.Zisserman。

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然后从新加坡阿里云走合法合规的专线链路到中国内地的阿里云，