CS231n 斯坦福深度视觉识别课 学习笔记

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第1章 CS231n课程介绍

---1.1 计算机视觉概述

  • 这门课的主要内容是计算机视觉.它是一门需要涉及很多其他科目知识的学科.
  • 视觉数据占据了互联网的绝大多数,但是它们很难利用.

---1.2 计算机视觉历史背景

  • 为了获得一副3D图像,我们需要经历原始图像(端点,曲线,边缘)->2.5维草图(场景的不连续性)->3D图像几个过程.
  • 70年代:每个对象由简单的几何图单位组成
  • 80年代:如何识别由简单物体构成的视觉空间
  • 如果目标识别太难了,应该先进行图像分割.
  • 可以使用图片中的特征来进行图像识别.
  • 图像特征的维度一般很高,因此算法很容易过拟合.
  • ImageNet是一个很大的目标识别数据集,相关比赛往往使用top5标准来衡量.

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转载自www.cnblogs.com/limitlessun/p/9455015.html
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