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CS231n 学习笔记（一）

时间：2019/3/23
内容：
1.计算机视觉概述
2.计算机视觉历史背景

https://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1004697005#/learn/video?lessonId=1049395813&courseId=1004697005

课时1：计算机视觉概述

  • 若无基础，可先学习CS131（深度学习、自然语言处理）
  • CS231a 更全面，涉及3D重建、匹配和机器人视觉等方面
  • 本课程主要是神经网络（特别是CNN），并将其应用于各种视觉识别任务

课时2：计算机视觉历史背景

  • Block word
    视觉世界被简化为简单的几何形状，目标是识别它们

  • 《Vision》 David Marr
    CS231n 学习笔记（一）

  • 如何越过block world，开始识别或表示现实世界对象
    基本思想：每个对象都由简单的几何图单位组成。将物体的复杂结构简化成有更简单形状和结构的集合体

  • 如何重建和识别由简单的物体结构组成的视觉空间
    基本思想：通过线和边缘重构

  • 目标识别太难，首先要做目标分割
    基本思想：把每一张图片中的像素点归类到有意义的区域（图算法）

  • 面部检测
    统计机器学习：SVM，boosting，图模型，AdaBoost算法（实时面部检测）

  • 早期目标识别
    基本思想：基于特征（SIFI特征，匹配整个特征）

  • 识别整幅图的场景
    算法：空间金字塔匹配
    基本思想：图片中的各种特征可以告诉我们这是那种场景，该算法从图片的各像素抽取特征，并把它们放在一起，作为一个特征描述符，然后再特征描述符上做一个支持向量机

  • 辨识人体姿态
    方向梯度直方图，可变形部件模型

  • 21世纪早期目标识别
    拥有标注的数据集（例如PASCAL Visual Object Challenge）

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