如何“让计算机像人一样学”？这便是日下很红火的“深度学习”热潮。

敏锐看到深度学习对图像处理的全新理念和不可估量的牵引应用潜力，五室张建林老师专门组建了基于深度学习的图像处理研究生团队，致力于让机器来智能化地进行图像处理。该团队从图像分割、目标检测和跟踪等具体项目出发，鼓励团队成员通过文献阅读、资料搜集增强理论知识，同时又用现有的程序进行对比实验验证，并借助周讨论会等方式，促进团队成员知识互补，共同进步，致力于在图像处理这片沃土耕耘并培养出灿烂的花朵。

深度学习以概率统计、数据分析处理、矩阵论等作为数学基础，以大量的数据集作为让机器学习的来源，通过构建神经网络模型，来让机器学习。在深度学习这个旗帜下，各类知识交叉聚集，除了必要的图像处理知识外，相应的计算机知识、编程能力也很必要，同时在程序的实践中，硬件资源的利用、算法和数学对于数据的处理、模型的复杂度与数据的丰富程度，同样相互交织不可切割。

智能是人类对于机器的期望，深度学习的目的就是教会机器如何去学习，而不是告诉机器一个固定的方法。五室研究生团队希望通过对“深度学习”的不断深入探讨，以全自动的目标智能识别、检测与跟踪、智能视觉为突破口，进行图像从形式符号到语义的智能分析与理解，并以此为基础致力于构建具有“敏锐眼”和“智慧脑”的自觉、自主、自治的全脑智能信息系统，自觉的感知获取信息，自主理解分析信息，自治的自我学习与重塑。不但在图像处理中做到更智能，还能针对不同情况的图像处理普遍适用。