李飞飞在物体识别之后,计算机视觉还要多久

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计算机视觉的继续发展已经不是计算机视觉本身，要和其它领域结合更好地完成人类的任务。本文作者：杨晓凡雷锋网AI科技评论按：9月26日，机器人领域的顶级学术会议IROS进入第二日。上午，著名华人计算机视觉专家、斯坦福副教授李飞飞，在温哥华会议中心面向全体与会专家学者作了长达一小时的专题报告。在昨天发布的雷锋网文章上篇：「李飞飞：为什么计算机视觉对机器人如此重要？

IROS」中，李飞飞介绍了视觉对生物的重要性，以及计算机视觉在物体识别任务中的飞速发展。在下篇中，李飞飞继续与大家讨论了计算机视觉的下一步目标：丰富场景理解，以及计算机视觉与语言结合和任务驱动的计算机视觉的进展和前景。场景理解和与语言结合的计算机视觉进一步搭起了人类和计算机之间沟通的桥梁，任务驱动的计算机视觉也会在机器人领域大放异彩。李飞飞介绍的自己团队的工作也丰富多样、令人振奋。（年，李飞飞也在同一个会场面向着大海和听众进行过一次TED演讲）物体识别之后：丰富场景识别（续上篇）在物体识别问题已经很大程度上解决以后，我们的下一个目标是走出物体本身，

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