深度學習的大潮如火如荼，但深度學習並非所有問題的最好答案。那麼哪些方向已經較為成熟應用了深度學習並取得了較好效果呢，通過了解深度學習如何解決不同的問題，從而更深入理解深度學習演算法的特點與適用性，做了相關調研，附上鏈結如下：
基於深度學習的目標檢測演算法綜述
如何評價rcnn、fast-rcnn和faster-rcnn這一系列方法？
計算機視覺四大基本任務的應用知識分享
深度學習-語義分割總結
別磨嘰，學完這篇你也是影象識別專家了
如何妙筆勾檀妝：畫素級語義理解
語義分割與深度學習全指南2017（譯）
最後一屆imagenet榜單出爐：顏水成等中國團隊奪多項冠軍
深度學習在自動摘要方面的應用：
a deep reinforced model for abstractive summarization
當深度學習遇見自動文字摘要
深度學習之文字摘要自動生成
深度學習運用於自動問答（對話管理）：
多輪對話之對話管理：dialog management
揭秘阿里小蜜：基於檢索模型和生成模型相結合的聊天引擎
文字分類：
用深度學習解決大規模文字分類問題
影象領域的乙個成熟落地案例-ocr：
基於深度學習的ocr-from 美團技術團隊
場景調研（補）
典型使用者 1 名字 沈同學 2 年齡 21 3 收入 暫無收入 4 代表的使用者在市場上的比例和重要性 比例大不等同於重要性高，如付費的使用者比例較少，但是影響大，所以更重要 作為大學生，上午第四節課有課時，下課後往往後花很長時間在排隊買飯上，有了這個軟體可以很快的在校外訂飯。5 使用這個軟體的典...
場景調研 persona
1 姓名 王濤 2 年齡 22 3 收入 基本無收入 4 代表使用者在市場上的比例和重要性 王濤為鐵道學生。本軟體的使用者主要是學生和老師，尤其是廣大的鐵大學子，所以此典型使用者的重要性不言而喻，而且比例相當高，大概百分之90以上。5 典型場景 老師上課的時候推薦了一本書，課間王濤想查一下圖書館裡面...
基於深度學習場景分類演算法
目前出現的相對流行的場景分類方法主要有以下三類 1 基於物件的場景分類 這種分類方法以物件為識別單位，根據場景中出現的特定物件來區分不同的場景 基於視覺的場景分類方法大部分都是以物件為單位的，也就是說，通過識別一些有 代表性的物件來確定自然界的位置。典型的基於物件的場景分類方法有以下的中間步驟 特徵...