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北京邮电大学 计算机视觉与深度学习 鲁鹏 计算机视觉概述课程手迹

课程笔记

  • 计算机视觉=输入(认知神经科学-理论, 运用方法&算法, 硬件)+输出(机器人)

  • 课程：图像处理-CS131，图像结构-CS231a，图像理论-CS230/CS231n

  • Q-象棋与人工智能的关系？

    IBM-深蓝，Google-AlphaGo >> 机器赢得象棋胜利 = 强大的搜索算法

  • 目标：语义鸿沟，即建立图像像素核语义间的关系

  • 发展过程：系统出现-物种大繁荣 >> 理论研究-猫视觉神经 >> 积木世界 >> MIT图像处理暑期

  • 计算机视觉先驱-David Marr提出的三大板块：计算理论，表达&算法，硬件实现

    • 计算理论：目的？已知与可施加的约束？
    • 表达&算法：输入输出的表达？算法计算预期结果？
    • 硬件实现：算法与硬件的关联？硬件加速算法？
  • 视觉表达发展阶段：输入图像 >> 边缘图 >> 2.5D图 >> 建立3D模型
  • 图像信息 = 三维场景结构 + 语义信息
  • 深度学习基石 = 算法 + 数据 + 算力

本节思考

序号 提问 回答
01 请解释图像表达的4个阶段在计算机视觉中的作用 你来回答，下篇笔记中会公布
02

为什么David Marr提出的三大板块是CV的先驱？

背后的原因是什么？

 你来回答，下篇笔记中会公布
03 David Marr提出的三个部分在当今时代是否适用？ 你来回答，下篇笔记中会公布
04 为什么会出现语义鸿沟？原因是什么？ 你来回答，下篇笔记中会公布
05 图像分割和图像识别有什么本质的区别吗？ 你来回答，下篇笔记中会公布
06

为什么说在计算机视觉中，图像信息等于三维场景结构加上语义信息？

 你来回答，下篇笔记中会公布

参考资源

  • 【计算机视觉与深度学习 北京邮电大学 鲁鹏 清晰版合集（完整版）】

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