，耿磊尺寸任意定做，最长9.6米，最宽1.6米，最厚300mm，
前深度学习时代的计算机视觉
互联网巨头看重深度学习当然不是为了学术，主要是它能带来巨大的市场。那为什么在深度学习出来之前，传统算法为什么没有达到深度学习的精度？
在深度学习算法出来之前，对于视觉算法来说，大致可以分为以下5个步骤：特征感知，图像预处理，特征提取，特征筛选，推理预测与识别。早期的机器学习中，占优势的统计机器学习群体中，对特征是不大关心的。
我认为，计算机视觉可以说是机器学习在视觉领域的应用，所以计算机视觉在采用这些机器学习方法的时候，不得不自己设计前面4个部分。
但对任何人来说这都是一个比较难的任务。传统的计算机识别方法把特征提取和分类器设计分开来做，然后在应用时再合在一起，比如如果输入是一个摩托车图像的话，首先要有一个特征表达或者特征提取的过程，然后把表达出来的特征放到学习算法中进行分类的学习。
过去20年中出现了不少优秀的特征算子，比如最著名的SIFT算子，即所谓的对尺度旋转保持不变的算子。它被广泛地应用在图像比对，特别是所谓的structure from motion这些应用中，有一些成功的应用例子。另一个是HoG算子，它可以提取物体，比较鲁棒的物体边缘，在物体检测中扮演着重要的角色。 这些算子还包括Textons，Spin image，RIFT和GLOH，都是在深度学习诞生之前或者深度学习真正的流行起来之前，占领视觉算法的主流。 几个（半）成功例子 这些特征和一些特定的分类器组合取得了一些成功或半成功的例子，基本达到了商业化的要求但还没有完全商业化。
