计算机视觉笔记

计算机视觉（八）：CNN架构

计算机视觉笔记总目录下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。
GeniusAng丶·2023-12-18 09:15

计算机视觉笔记及资料整理

计算机视觉笔记及资料整理(含图像分割、目标检测)--这是一个巨佬写的学习资料大全，内容真的很全本文由博客一文多发平台OpenWrite发布！
fengf96·2023-09-26 17:49

GitHub上的计算机视觉学习资料推荐

cv的，最近学习时找到了不少的计算机视觉的资料，记录一下，同时也分享给需要的朋友assmdx/ComputerVisionDocAceCoooool/interview-computer-vision(计算机视觉笔记和总结
fengf96·2023-03-09 12:09

计算机视觉笔记本推荐_视觉灵感：Mishti笔记本

计算机视觉笔记本推荐TheMishtiNotebookisaprojectclosetomyheart,whereinIexperimentedwithscreenprintingtechniquesatthePrintLabsattheNationalInstituteofDesign
weixin_26732881·2023-02-01 07:09

大数据分析和计算机视觉笔记 (8) - 卷积神经网络图像分析(Convolution Neural Network Image Analytic)

深度学习-卷积神经网络图片分析步骤视觉词袋法流程(Bag-of-Visual-Word)深度学习(DeepLearning)神经网络知识背景其他名词损失函数(lossfunction)激活函数多层感知全连接层(FullyConnectedLayer)挑战网络结构设计学习算法为什么选择卷积神经网络？深度学习模型(DeepLearningModel)卷积神经网络卷积层(ConvolutionLayer
王踹踹·2023-01-12 01:40

李飞飞计算机视觉笔记（4）--神经网络训练细节part1

这里说明一下，因为这个视频是2016年的，可能现在有些东西已经变化。我们将用到以下和方差相关的定理：假设有随机变量x和w，它们都服从均值为0，方差为σ的分布，且独立同分布，那么：•w*x就会服从均值为0，方差为σ*σ的分布•w*x+w*x就会服从均值为0，方差为2*σ*σ的分布是否我们应该需要大量的数据集对模型进行训练？这种认识是错误的，我们一般很少直接对卷积神经网络进行训练，通常会先在大数据集如
linjiet·2022-12-10 11:36

计算机视觉笔记11.26

边界填充概念:基于原尺寸对图像边界进行填充使用cv2.copyMakeBorder(img,top_size,bottom_size,left_size,right_size,type)函数type是图像填充的形式,BORDER_REPLICATE复制法,即直接复制最边缘的像素BORDER_REFLECT反射法,例:cba||abcd||dcb镜面BORDER_REFLECT_101反射法,例:f
几乎几乎·2022-11-27 22:47

计算机视觉（十四）：Tensorflow分布式训练

计算机视觉笔记总目录当我们拥有大量计算资源时，通过使用合适的分布式策略，我们可以充分利用这些计算资源，从而大幅压缩模型训练的时间。
GeniusAng丶·2022-11-26 00:13

计算机视觉（九）：TensorFlow快速入门模型

计算机视觉笔记总目录1模型构建-Model与Layer在TensorFlow中，推荐使用Keras（tf.keras）构建模型。
GeniusAng丶·2022-11-26 00:43

计算机视觉（十三）：Tensorflow执行模式

计算机视觉笔记总目录1EagerExecution与GraphExecution1.1GraphExecution（图模式）特点：预先定义计算图，运行时反复使用，不能改变速度更快，适合大规模部署，适合嵌入式平台
GeniusAng丶·2022-11-26 00:43

计算机视觉笔记2

梯度消亡*解释：神经网络靠输入段的网络层的系数逐渐不再随着训练而变化，或者变化非常缓慢，随着网络层数的增加，这个现象越发明显。梯度消亡前提使用梯度的训练方法（例如梯度下降）使用的激活函数具有输出值范围大大小于输入值的范围，例如logistic函数，tanh函数梯度消亡解决方案激活函数ReLu：f(x)=max(0,x)，输入大于0梯度为1，否这为0激活函数LeakyReLu：f(x)=max(ax
qq_38038123·2022-11-24 15:38

计算机视觉（四）：浅层/深层神经网络

计算机视觉笔记总目录1神经网络的表达能力理解具有全连接层的神经网络的一个方式是：可以认为它们定义了一个由一系列函数组成的函数族，网络的权重就是每个函数的参数。如此产生的问题是：该函数族的表达能力如何？
GeniusAng丶·2022-11-21 08:04

李飞飞计算机视觉笔记（２）--线性分类器损失函数与最优化

文章中的词语解释：分类器：完整的神经网络类别分类器：分类器中的某一个输出对应的所有权值（单层全连接神经网络）损失函数：不包括正则式的损失函数正则化损失函数：包括正则式的损失函数多类SVM损失（MulticlassSVMloss）这里偷个懒，SVM损失对应的公式如下图（图片来自李飞飞计算机视觉课件）：公式中的下标jjj表示不正确类别，yiy_{i}yi表示正确类别，sss对应是得分向量，而sjs_{
linjiet·2022-11-19 20:13

网站

不能挂载移动硬盘问题Errormounting/dev/sda1at/media/XXXX:Command-line`mount-t“ntfs”-oJupyterNotebook快速入门tensorflow计算机视觉笔记及资料整理
想啥诺·2022-09-28 07:13

（计算机视觉笔记）1、初入计算机视觉

计算机视觉笔记1、初入计算机视觉文章目录一、人工智能1、什么是人工智能2、人工智能三大核心要素3、算法概念4、机器学习5、深度学习6、神经网络二、计算机视觉1、什么是计算机视觉2、研究方向3、专业工具4
Zensaan·2022-09-23 07:55

计算机视觉（七）：卷积神经网络(CNN)

计算机视觉笔记总目录1为什么需要卷积神经网络在计算机视觉领域，通常要做的就是指用机器程序替代人眼对目标图像进行识别等。
GeniusAng·2022-07-13 07:42

李飞飞计算机视觉笔记（3）--反向传播与神经网络初步

当前梯度值：上一层传入当前层的梯度值两层神经网络：除开输入层总共为2层的神经网络单层隐藏层的神经网络：与两层神经网络结构一致，我们描述神经网络的层数是通过有多少层的权值来定的，所以输入层不计入层数里面。梯度计算前一篇文章说了梯度计算有两种方法，一种数值方法，直接简单但速度慢，第二种就是解析方法，通过微积分进行计算，计算速度快，但有时候的结果是错误的，所以一般会进行梯度检查的操作。我们一般使用的是解
linjiet·2022-04-30 07:46

计算机视觉（五）：深度学习优化算法

计算机视觉笔记总目录1优化算法优化的目标在于降低训练损失，只关注最小化目标函数上的表现]深度学习问题中，我们通常会预先定义一个损失函数。有了损失函数以后，我们就可以使用优化算法试图将其最小化。
ComAng·2022-04-29 07:57

计算机视觉（十二）：Tensorflow常用功能模块

计算机视觉笔记总目录1fit的callbacks详解回调是在训练过程的给定阶段应用的一组函数。可以使用回调来获取培训期间内部状态和模型统计信息的视图。
GeniusAng·2022-04-22 07:00

计算机视觉（六）：深度学习正则化

计算机视觉笔记总目录1偏差与方差1.1数据集划分首先我们对机器学习当中涉及到的数据集划分进行一个简单的复习训练集（trainset）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（developmentset
GeniusAng·2021-10-14 22:58

计算机视觉（二）：图像分类-分类器及损失

计算机视觉笔记总目录1.CIFAR-10例子介绍图像分类数据集示例：CIFAR-10，一个流行的图像分类数据集。这个数据集由60000个32像素高和宽组成的小图像组成。
GeniusAng·2021-10-09 20:14

计算机视觉（一）：神经网络简介

计算机视觉笔记总目录1.什么是神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，简写为ANN）也简称为神经网络（NN）。
GeniusAng·2021-08-25 23:58

计算机视觉笔记及资料整理（含图像分割、目标检测小方向学习）

前言1、简单聊聊：在我脑海中我能通过这些年听到的技术名词来感受到技术的更新及趋势，这种技术发展有时候我觉得连关注的脚步都赶不上。简单回顾看看，从我能听到的技术名词来感受，最开始耳闻比较多「云计算」这玩意，后来听到比较多的是「数据挖掘」，当时想着等考上研也要选数据挖掘这个方向（遗憾最后没考上…），然而本科毕业之后听到的最多便是「人工智能」，整个技术圈似乎完全被这个词所覆盖，怎么突然火起来这个？我觉得
wangzugenwy·2020-07-12 21:37

【笔记】计算机视觉笔记

计算机视觉是什么计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像（选自维基百科）计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅或多幅图像上的三维场景，例如三维场景的重建。计算机视觉的研究很大程度上针对图像的内容。应用：人脸识别：Snapchat和Faceboo
江山点墨·2020-06-29 23:31

计算机视觉笔记及资料整理(含图像分割、目标检测)

前言1、简单聊聊：在我脑海中我能通过这些年听到的技术名词来感受到技术的更新及趋势，这种技术发展有时候我觉得连关注的脚步都赶不上。简单回顾看看，从我能听到的技术名词来感受，最开始耳闻比较多「云计算」这玩意，后来听到比较多的是「数据挖掘」，然而本科毕业之后听到的最多便是「人工智能」，整个技术圈似乎完全被这个词所覆盖，怎么突然火起来这个？我觉得用AlphaGo这个可以去作个反应吧，找了下新闻资料：201
Jaybo_·2020-06-27 03:59

GitHub上的计算机视觉学习资料推荐

cv的，最近学习时找到了不少的计算机视觉的资料，记录一下，同时也分享给需要的朋友assmdx/ComputerVisionDocAceCoooool/interview-computer-vision(计算机视觉笔记和总结
K.osth·2020-06-25 15:25

计算机视觉笔记（三）图像处理（2）霍夫变换、角点检测、图像匹配SIFT

Outline:1、GlobalImageFeatures(HoughTransform)霍夫变换2、角点检测3、SIFT特征4、Learningwithmanysimplefeatures一、霍夫变换1、简介霍夫变换(HoughTransform)是图像处理中的一种特征提取技术，它通过一种投票算法检测具有特定形状的物体。Givenasetofpoints,findthecurveoflineth
thunderzo·2020-06-24 16:54

【计算机视觉笔记】图像检索学习 (Content Based Image Retrieval)

论文跟踪：Awesomeimageretrievalpapershttps://github.com/willard-yuan/awesome-cbir-papers综述：SIFTMeetsCNN:ADecadeSurveyofInstanceRetrievalgithubOverview:Guide-CBIRCBIR_LeaderBoardhttps://github.com/willard-y
zqnnn·2020-06-21 15:19

计算机视觉笔记（一） 初探计算机视觉

Outline：1.CV背景介绍2.OpenCV基础3.图像的基本操作：遍历图像，ROI选取4.Python环境搭建5.机器学习在CV中的应用：KNN与Kmeans一、什么是ComputerVision(CV)计算机视觉的目的：通过写程序来解释图片。图像处理：输入图像，输出图像计算机视觉：输入图像，输出图像的理解。二、图像处理库图像处理库：OpenCVCxImage~=OpenCV1.0CImg显
thunderzo·2020-06-21 03:35

斯坦福CS231n李飞飞计算机视觉笔记

第一课：计算机视觉历史回顾与介绍（上）简单的介绍：关于课程，我们要解决的问题，我们要学习的工具神经网络/卷积神经网络（深度学习网络）我们实际上进入了一个视觉时代（像素），互联网作为信息载体和传感器的发展。对照片进行标签、分类、处理视频的每一帧依赖计算机视觉的发展。挑战：非常大量的数据，以及“暗物质”（无法手工处理）。本门课：模型方面：神经网络应用范围：视觉识别深入理解问题本质，思考问题的真正定义，
带刺的小花_ea97·2019-12-07 10:08

计算机视觉笔记及资料整理（含图像分割、目标检测）

原文链接：https://juejin.im/post/5b6fb60451882560ea4af96e前言1、简单聊聊：在我脑海中我能通过这些年听到的技术名词来感受到技术的更新及趋势，这种技术发展有时候我觉得连关注的脚步都赶不上。简单回顾看看，从我能听到的技术名词来感受，最开始耳闻比较多「云计算」这玩意，后来听到比较多的是「数据挖掘」，当时想着等考上研也要选数据挖掘这个方向（遗憾最后没考上...
weixin_33691598·2018-08-12 04:16

计算机视觉笔记（二）图像处理（1）图像、滤波、边缘检测、车牌识别、SVM

Outline1、滤波及边缘检测1）空间滤波、频率滤波2）边缘检测canny，sobel，laplace这些都是拿到一幅图像所做的最基本的操作。项目：车牌识别，用到机器学习的SVM和Ｎeuralnetwork算法一、图像获取的图像包含噪声：来源：（1）传感器质量（2）光照变换（3）量化过程在图像处理当中把图像复原或者去噪称为图像滤波或者图像复原这是我们拿到图像之后的第一步操作。受到噪声污染的图像叫
thunderzo·2017-08-07 10:23
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