一、特征提取Feature Extraction：
二、图像分割Image Segmentation：
三、目标检测Object Detection：
四、显著性检测Saliency Detection：
五、图像分类、聚类Image Classification, Clustering
五、图像分类、聚类Image Classification, Clustering
六、抠图Image Matting
七、目标跟踪Object Tracking：
八、Kinect：
九、3D相关：
十、机器学习算法：
十一、目标、行为识别Object, Action Recognition：
十一、目标、行为识别Object, Action Recognition：
十二、图像处理：
十三、一些实用工具：
十四、人手及指尖检测与识别：
十五、场景解释：
十六、光流Optical flow：
十七、图像检索Image Retrieval：
十八、马尔科夫随机场Markov Random Fields：
十九、运动检测Motion detection：
机器视觉开源代码集合
2021-05-31 12:46:45国外机器人实验室的开源项目
2021-05-28 02:52:12这里编辑文章摘要...
海量数据,海明距离高效检索(smlar)
2020-05-25 11:32:53收集部分资料
确保搞砸人工智能项目的十种方法
2018-08-05 11:33:27做成一件事儿不容易，而坑恒在。
鲍捷博士于5月10日在将门创投的线上 talk 中盘点了人工智能项目的大坑小坑，选出了看上去非常反常识的十个经典坑。
这是一篇大实话合集，但别绝望，最后将会放出从二十年踩坑经验中总结出的彩蛋，共勉。
作者介绍
鲍捷博士，文因互联 CEO。拥有20年学术界和工业界的相关经验。美国Iowa State University人工智能博士，RPI博士后，MIT访问研究员，W3C OWL(Web本体语言)工作组成员，前三星美国研发中心研究员，三星问答系统SVoice第二代系统核心设计师。主要研究领域涵盖人工智能的诸多分支，包括机器学习、神经网络、数据挖掘、自然语言处理、形式推理、语义网和本体工程等，发表了70多篇领域内相关论文。是中文信息学会语言与知识计算专委会委员，中国计算机协会会刊编委，W3C顾问会员会代表。2010年以来关注金融智能化的研究和应用，成果有XBRL语义模型，基于知识图谱的基本面分析、金融问答引擎、财务报告自动化提取、自动化监管等。
以下为演讲原文：