求推荐机器视觉和人工智能方面的SCI论文，最好是作者本人推荐自己的一作，数量不多，6篇就够了。想了解一下这方面的知识
百度搜索resnet
或直接去顶刊顶会搜索最新论文，如CVPR、ICCV等
大神，还有您不会的呀，kb苏呢，出来给你回答下，你的忠实粉丝
【以下回答由 GPT 生成】
求推荐机器视觉和人工智能方面的SCI论文
很高兴你对机器视觉和人工智能方面的SCI论文感兴趣！以下是我为您推荐的几篇论文：
- 论文标题: "Deep Residual Learning for Image Recognition" 论文作者: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun 论文链接: Deep Residual Learning for Image Recognition
这篇论文介绍了ResNet架构，该架构通过添加残差连接解决了深度神经网络训练过程中的梯度消失和精度下降问题，在ImageNet数据集上取得了很好的效果。
- 论文标题: "YOLOv3: An Incremental Improvement" 论文作者: Joseph Redmon, Ali Farhadi 论文链接: YOLOv3: An Incremental Improvement
这篇论文介绍了YOLOv3目标检测算法，该算法通过将目标检测问题转化为回归问题，使用单个神经网络实现实时目标检测，具有高准确率和较快的速度。
- 论文标题: "Generative Adversarial Networks" 论文作者: Ian J. Goodfellow, Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, Yoshua Bengio 论文链接: Generative Adversarial Networks
这篇论文提出了生成对抗网络（GAN），该网络由生成器和判别器组成，通过对抗训练实现生成真实样本的能力，在图像生成、图像修复等任务上取得了显著的进展。
- 论文标题: "Mask R-CNN" 论文作者: Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollár, Ross Girshick 论文链接: Mask R-CNN
这篇论文介绍了Mask R-CNN目标检测与实例分割算法，通过在Faster R-CNN的基础上增加了实例分割分支，实现了同时检测和分割目标的能力。
- 论文标题: "Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks" 论文作者: Alec Radford, Luke Metz, Soumith Chintala 论文链接: Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks
这篇论文介绍了DCGAN，一种用于无监督学习的生成对抗网络。通过分层架构、卷积和反卷积层的组合，实现了高质量图像生成的能力。
- 论文标题: "CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks" 论文作者: Jun-Yan Zhu, Taesung Park, Phillip Isola, Alexei A. Efros 论文链接: CycleGAN: Unpaired Image-to-Image Translation using Cycle-Consistent Adversarial Networks
这篇论文介绍了CycleGAN，一种用于图像风格转换的网络。它可以在没有配对样本的情况下实现不同领域之间的图像转换，如马转斑马、夏天转冬天等。
请注意，论文是经过同行评审的科学研究成果，所以在阅读和引用时要尊重学术规范。
希望以上论文对您了解机器视觉和人工智能领域有所帮助！如果有任何其他问题，欢迎继续提问。
【相关推荐】
如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^