1 用经典的caffe网络训练，得到一个100KB的模型，里面共存储了____个权重值2 反卷积层参数配置为：pad 2, kernel size 4, stride 3。输入feature map长宽为32，输出feature map的长宽为______反卷积计算公式：output=s(i-1) + k-2p (s:步长，i:输入尺寸，k:卷积核尺寸，p:padding,某一边填充的尺寸，一般为
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2023-05-26 23:48:45
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目录一，导论二，图像采样和频域处理1.计算机图像2.常用的亮度等级（灰度值）3.多通道图像4.图像插值算法（记住哪些算法）5.像素空间关系1像素邻域2.像素连接3.像素连通4.像素距离（三个公式记住）6.傅里叶级数7.傅里叶变换8.离散余弦变换三，基本图像处理运算1.灰度直方图2.点算子 3.直方图正规化（计算题） 4.直方图均衡化（步骤，计算） 5.阈值处理6.最优
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2023-09-06 11:27:30
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# 计算机视觉题目实现流程
## 1. 理解题目需求
首先，我们需要详细理解计算机视觉题目的需求，明确题目要求和期望的结果。
## 2. 数据准备
在开始实现之前，我们需要准备相关的数据集。数据集可以包括图片、视频等，这些数据将作为我们的输入。同时，还需要有对应的标签或者答案，以便我们可以验证模型的准确性。
## 3. 数据预处理
为了提高模型的性能，我们需要对数据进行预处理。预处理的具体步
原创
2023-08-21 09:37:01
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1、计算机视觉与机器视觉的区别计算机视觉是利用计算机实现人的视觉功能，即对客观世界中三维场景的感知、加工、解释，侧重于场景分析和图像解释的理论和方法，而机器视觉更关注通过视觉传感器获取环境的图像，构建具有视觉感知功能的系统，以及实现检测和辨识物体的算法。2、欧氏距离、城区距离、棋盘距离区别欧氏距离给出的结果最准确,但计算时需平方和开方运算,计算量较大。城区距离和棋盘距离为非欧氏距离,不需平方和开方
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2023-08-11 13:20:22
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.精品 一、1.什么是计算机视觉？理解计算机视觉问题的产生原理。研究用计算机来模拟生物视觉功能的技术学科。具体来说，就是让计算机具有对周围世界的空间物体进行传感、抽象、分析判断、决策的能力，从而达到识别、理解的目的。2.直方图的均衡化处理的“中心思想”是把原始图像的灰度直方图从比较集中的某个灰度区间变成在全部灰度范围内的均匀分布。直方图均衡化就是对图像进行非线性拉伸，重新分配图像像素值，使一定灰度
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2023-08-04 22:04:52
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计算机视觉面试（二）1. ROI pooling 作用一、提出的原因对于Two-stage目标检测大概分为两步： 1.给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为 region proposals或者 regions of interest（ROI）。 2.根据上一阶段的region propo
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2023-08-04 22:05:13
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1.常见的lose损失函数？1.交叉熵损失函数：与softmax回归一起使用，输出为概率分布。2.指数损失函数3.平方损失函数（最小二乘法）2.说清楚精确率与召回率：精确率(precision)的公式是,它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"实际被检索到的(TP+FP)"的比例.召回率(recall)的公式是,它计算的是所有"正确被检索的item(TP)"占所有"应该检索到的ite
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2023-08-13 19:23:14
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计算机视觉笔记图像：二值图（0，1） 灰度图（0~255） 彩色图（RGB）卷积：滤波器翻转 ，可使用乘法交换律互相关：滤波器不翻转，不可使用乘法交换律边缘检测：求导求极值，极值点即为边缘高斯滤波器：均值滤波器：Sobel算子：RANSAC（直线检测算法，模型匹配算法） RANdom Sample Consistence随机选择一组种子点对模型进行初始的估计根据初始的估计计算出局内点（到直线的距离
文章目录1支持向量机练习2CIFAR-10数据读取和预处理3将数据分割为训练集，验证集和测试集4数据预处理，将原始数据转成二维数据5预处理，减去图像的平均值6SVM分类器7验证梯度结果8随堂练习１：9使用矢量方法linear_svm.py10 随机梯度下降11使用验证集去调整超参数（正则化强度和学习率）12可视化交叉验证结果13在测试集上评价最好的svm的表现14可视化 1支持向量机练习完成一个
################################################################# 【纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行】B站视频 新课件：https://pan.baidu.com/s/1frWHqCVGR2VTn5QBtW4lPA 提取码：xh02 老课件：https://pan.baidu.com/s/1Wi31FxSPBqWiuJX9quX-jA
计算机视觉 专业导论 课程论文1计算机视觉概述人类对外界世界信息的感知80%以上是通过视觉得到的。随着信号处理理论与计算机的出现，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样就形成了一门新兴的学科—计算机视觉。计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，具体的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，用电
学习目标：马上快答辩了，实在是无心学习，闲来无事，就整理一下，去年找工作以来总结的一些我认为面试常考的东西吧，希望能对今年找工作的你，有所帮助。首先说一下我的研究方向是计算机视觉，我的目标是算法工程师，这里面就很多了，大家根据自己的意愿来吧。学习内容：我直接放这里哈if __name__ == "__main__":
"""
机器学习类别不平衡问题处理方法： 行欺诈问题，客户流失问
上图是在课程的第4周创建的，将吴恩达的脸与 Leonid Afremov 的 Rain Princess 风格结合起来。 我最近在Coursera上完成了吴恩达（Andrew Ng）的计算机视觉课程。吴恩达在解释优化计算机视觉任务所需的许多复杂方法方面做得很出色。这门课中我最喜欢的部分是神经风格迁移（第11课），利用神经风格迁移，你可以将Claud Monet的风格与任何图像的内容结合起来。
题目 1.【排序题】梯度下降算法的正确步骤是什么？a.计算预测值和真实值之间的误差b.重复迭代，直至得到网络权重的最佳值c.把输入传入网络，得到输出值d.用随机值初始化权重和偏差e.对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差答案：dcaeb2.【多选题】小明在训练深度学习模型时，发现训练集误差不断减少，测试集误差不断增大，以下解决方法正确的是？A. 数据增广B. 增加网络深度C. 提
日萌社人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新）1,计算机视觉在工农业生产、地质学、天文学、气象学、医学及军事学等领域有着极大的潜在应用价值, 所以它在国际上越来越受人重视。下列选项中哪项不是计算机视觉的应用？（C）A. 零件识别与定位 B. 机器人对话系统优化 C.移动机器人导航 D.
CNNCNN在图像上表现好的原因直接将图像数据作为输入，不仅无需人工对图像进行预处理和额外的特征抽取等复杂操作，而且以其特有的细粒度特征提取方式，使得对图像的处理达到了几近人力的水平。参数和计算量的计算 卷积输入为W×H×C，卷积核K×K×C，输出W1×H1×C1 计算量：W1×H1×C1×K×K×C参数量：C1×K×K×C调试、修改模型的经验数据层面 获取更多的数据、数据扩增或生成、对数据进行归
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2023-08-20 23:22:12
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相关资料广州大学计算机视觉实验一：图像处理入门广州大学计算机视觉实验二：摄像机几何广州大学计算机视觉实验三：图像滤波广州大学计算机视觉实验四：图像分割广州大学计算机视觉实验五：简易数字识别广州大学计算机视觉实验六：车牌识别 六份实验报告下载链接Click me 实验三 图像滤波相关资料一、实验目的二、基本要求三、实验软件四、实验内容五、实验过程1、导入库2、选择经典的宇航员图片3、添加椒盐噪声4、
1 编程：用C语言实现一个revert函数，它的功能是将输入的字符串在原串上倒序后返回，2 编程：用C语言实现函数void * memmove(void *dest,const void *src,size_t n)。memmove函数的功能是拷贝src所指的内存内容前n个字节到dest所指的地址上。 zd.54yjs.cn3 英文拼写纠错：在用户输入英文单词时，经常发生错误，我们需要对其进行纠错
（1）基于区域的跟踪算法基于区域的跟踪算法基本思想是：将目标初始所在区域的图像块作为目标模板，将目标模板与候选图像中所有可能的位置进行相关匹配，匹配度最高的地方即为目标所在的位置。最常用的相关匹配准则是差的平方和准则，(Sum of Square Difference，SSD)。
起初，基于区域的跟踪算法中所用到的目标模板是固定的，如 Lucas 等人提出 Lucas-Kanade 方法，该方法利
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2017-05-16 21:28:00
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数据驱动的图像分类数据集图像的构建在收集数据集之前，我们需要知道对于图像分类，哪些因素会影响计算机对于图像的识别，也就是跨越**“语义鸿沟”**（即如何将我们人类所看到的高层意思转换为计算机所识别的低二进制） 影响计算机对于图像处理的因素1.视角 对于人来说，从不同的角度看一张图片能很好的识别出是否是同一个物体，而对于机器提取同一物体的不同角度的特征是困难的。2.光照 在不同的光照条件下，同一物体
