在深度学习如火如荼的今天传统机器视觉/模式识别的方法还有搞头吗
实际应用中肯定还是难以被完全替代的。如果涉及博士论文的话，你需要有创新点，效果还要比现有的方法（DL方法）好，这确实很难做。不如还是选DL的方向。
■网友
你说的传统方法是特征工程吧？其实深度学习的创新点比『传统方法』好找，举个例子，深度学习你按图模型来理解，随便变变图的拓扑，加减节点加减连线，就是一种新方法啊！更不用说再结合千奇百怪的优化算法了。传统特征工程才是被做烂了，那才是真的难找创新点。要么就做Bayesian的，创新点也不少，就是难度太大了。还是deep最容易灌。
■网友
当然有搞头啦，像工业应用例如检测等一些领域，基本上还是传统的机器视觉占主导地位，因为传统机器视觉经过这么多年的发展，很多算法已经相当成熟了，无论是算法效率和稳定性都非常好，所以其应用价值更突出。
【在深度学习如火如荼的今天传统机器视觉/模式识别的方法还有搞头吗】 但是题主是做博士课题，个人理解是不要随大流，广泛阅读吧，从中找出一些现在还存在的问题，这些问题就是你可以考虑的方向，不管是传统机器视觉还是深度学习，都没有说没有问题让你去解决的，个人建议，谨供参考。
■网友
选神经网络…其实换汤不换药。我都想继续读博了 论文好写啊！
■网友
同问，本人，刚入门机器学习，也想问问这个问题，作为普通的穷屌丝，银子不多，只有普通的PC机，如果要搞深度学习，能跑起来吗？如果不搞深度学习，基于图像处理，人脸识别方向的又该搞啥呢
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