目標分割：這個任務就是把一張圖中的畫素點歸類 到有意義的區域
面部檢測：adaboost演算法進行實時面部檢測
基於特徵的目標識別：sift特徵，如果要去匹配整個目標，比如由於光線角度等問題，相同的東西看起來不同，但是某些特徵具有不變性，所以目標識別的首要任務是在目標上確認這些關鍵的特徵，然後把這些特徵與相似的目標進行匹配，比匹配整個目標要容易的多。
空間金字塔匹配：思想是，從的各部分各畫素抽取特徵，然後放在一起作為乙個特徵描述符，然後在特徵描述符上做乙個支援向量機
hog特徵：方向梯度直方圖
pascal voc資料集合及imagenet資料集合
影象的一些任務：影象分類，目標檢測，影象描述
imagenet比賽中的一些代表模型 比如alexnet vgg resnet
cnn在2023年被嚴樂春初次使用
cs231 學習筆記（一）
訓練過程就是記錄所有的資料點，在 階段對每一條記錄 乙個影象 與原有資料集進行比較，得出與之最相近的一條記錄，其label就是最後的 值。通常使用的 distance metric 來比較影象 l1依賴於座標系，當座標軸轉動時l1值隨之改變，而l2不會。knn選擇k個最近的鄰居，隨著k的值越大，你的...
斯坦福 ios學習 筆記（一）
一 ios系統架構 1.core os 核心作業系統層，unix核心，主要有電源管理，檔案系統，安全保護等。2.core service 核心服務層，主要有網路請求，多執行緒等操作，資料庫等。4.cocoa touch 觸控層 主要有ui，地圖，警示框，webview，camera。二 關於mvc ...
CS231N斯坦福計算機視覺公開課筆記
p6 視覺化卷積神經網路 導向反向傳播讓輪廓更明顯，找到識別最大的原始影象 p9 cnn 網路工程的實踐技巧，3 3 卷積，步長為1 padding 1 使得feature map 維度不變。兩個3 3 替換乙個5 5 感受野相同，可以減少引數，非線性變換的次數增多。輸入h w c，c是通道數，要c...