1樓：sean zhuh
特徵提取環節現在是CNN的天下，像以前是SIFT統治了計算機視覺，不包括推理和理解環節，事實上深度學習表面上好像與概率模型沒有關係，其實涉及到很多，比如Batch Normalization就對每一層輸入的分布正則化，再比如image captioning的attention機制本身就是概率。更不用提生成式概率模型了。。到處都是概率，直接或間接的與資料分布打交道。
如果題主想在ML深造，建議概率學習一定要熟悉掌握。
2樓：
何止流行，簡直是無處不在啊。
原因：1、資料方面，所有機器學習用到的資料樣本都是對理想化的所有樣本取樣得到的，有取樣就有概率。
2、模型方面，確定模型是概率模型的子集，就好像MLP VS RBM, AE VS VAE。
3、具體來說，涉及到概率模型的包括但不限於：VAE, Markov Chain, Hopfield Network, Boltzmann Machine, RBM, Deep Belief Network, Deep Convolutional Inverse Graphics Network（什麼鬼。。。）。
計算機視覺方向現在還適合加入嗎？
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計算機視覺
一禾 這個問題不大的，樓主到這一步說明面試已經通過了，至於薪資證明什麼的可以找到幫忙的。我有存過乙個這方面蠻專業的人微，可以找他問問怎麼搞 make流水 跳槽很多都是為了漲薪，謊報工資無非也是想入職公司定薪時高一點，但是你的實際工資有這麼多，無非是流水過不去，這個有辦法解決的，修改修改就好了。 高山...
計算機視覺（Computer vision）在傳統行業有怎樣的應用？
我做過個實習，RGB D camera做3D重建的。目標是給工廠或者需要物體3D模型的廠商提供乙個快速準確並且造價合理的裝置錄入物體3D模型資料。4個RGBD攝像頭而已。 受激輻射光放大 說一下我們做過的乙個專案。乙個鈕扣廠，需要把生產的有缺陷的鈕扣挑選出來，這個一般是人工，後來，工廠的老總找到我們...