CV未来之路，李飞飞如何导航？

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【导读】ImageNet见证了计算机视觉发展的辉煌历程，在部分任务性能已超越人类的情况下，计算机视觉的未来发展又应如何？李飞飞最近发文指出了三个方向：具身智能，视觉推理和场景。

ImageNet见证了计算机视觉发展的辉煌历程，在部分任务性能已超越人类的情况下，计算机视觉的未来又该如何发展？李飞飞最近发文指了三个方向：具身智能，视觉推理和场景理解。

在深度学习革命进程中，计算机视觉依托大规模数据集ImageNet，在图像分类、目标检测、图像生成等多个任务都表现出惊人的性能，甚至比人类的准确率还要高！

但CV为何能取得如此巨大的成就？未来将向何处发展？

最近，「华人AI女神」李飞飞在美国文理科学院的会刊 Dædalus 上发表了一篇文章，以计算机视觉中的物体识别任务为切入点，研究了ImageNet数据集及相关算法的发展历程。

文章链接：www.amacad.org/publication/searching-computer-vision-north-stars

文章认为技术的发展很大程度上源于对北极星（North Stars）的追求。「北极星」在这里指的是研究人员专注于解决一个科学学科中的关键问题，可以激发研究热情并取得突破性的进展。

在ImageNet和物体识别的成功之后，越来越多的北极星问题涌现出来。

这篇文章主要讲述了ImageNet的简要历史、其相关工作以及后续进展。其目的是激发更多北极星问题相关的工作，以推动该领域乃至整个人工智能的发展。