Juli_Eyre
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计算机视觉算法基础与 OpenMMLab笔记

CV引入

首先介绍了分类，检测，分割（实例分割语义分割），关键点检测常见CV问题及其区别。CS231N里有讲~
专用目标检测vs通用目标检测：你家的猫和猫

视觉特征：
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OpenMMLab

openMMLab算法库
计算机视觉算法基础与 OpenMMLab笔记_第2张图片

基础知识：

计算机视觉算法基础与 OpenMMLab笔记_第3张图片

如何理解Batch:
batch就是一批，你作为向量的一组
Batch大小是一个超参数，用于定义在更新内部模型参数之前要处理的样本数。将批处理视为循环迭代一个或多个样本并进行预测。在批处理结束时，将预测与预期输出变量进行比较，并计算误差。从该错误中，更新算法用于改进模型，例如沿误差梯度向下移动。训练数据集可以分为一个或多个Batch。当所有训练样本用于创建一个Batch时，学习算法称为批量梯度下降。当批量是一个样本的大小时，学习算法称为随机梯度下降。当批量大小超过一个样本且小于训练数据集的大小时，学习算法称为小批量梯度下降。
深度学习中的batch怎么理解呢？

CNN:
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卷积核的通道数和输入图像的通道数相同
输出特征图的通道数和卷积核的个数相同

计算机视觉算法基础与 OpenMMLab笔记_第5张图片

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