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深度學(xué)習在許多領(lǐng)域展示了強大的學(xué)習能力，包括計算機視覺、語音識別、自然語言處理等領(lǐng)域。人們提出了很多強大的深度學(xué)習模型，從AlexNet到VGGNet、GoogLeNet、ResNet，再到近幾年基于注意力機制的Transformer模型。

人體姿態(tài)估計（Pose Estimation）：可以視為圖像或視頻中人體關(guān)節(jié)位置（也稱為關(guān)鍵點，如手肘、膝蓋、肩膀等）的定位問題，因此也被稱為人體關(guān)鍵點檢測。

圖像描述（Image Captioning）任務(wù)旨在給定一張輸入圖像，計算機自動生成一句或多句與該圖像相關(guān)的自然語句，同時須保證生成的語句能夠?qū)D像所展示的信息（如場景、物體、人物、關(guān)系、活動等）進行正確且流暢的描述。

機器閱讀理解的主要應(yīng)用之一是抽取式問答ExtractiveQA，即給定文章和問題，機器需要在文章中找到答案對應(yīng)的區(qū)域span，給出開始位置和結(jié)束位置