目录（一）计算机视觉算法基础与OpenMMLab介绍一、计算机视觉基础1.Computer Vision Tasks2.计算机视觉发展 3.开源成为人工智能领域发展引擎二、OpenMMLab算法体系 1.算法框架介绍2.OpenMMLab 2.0简介三、机器学习1.机器学习基础2.机器学习中的分类问题3.机器学习的基本流程四、卷积神经网络基础1.神经网络的结构 2.神
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2024-06-06 14:47:59
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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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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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机器学习1.1 请简要描述监督学习和无监督学习的概念监督的含义是有样本对应的标签参与训练。通过惩罚模型针对某样本的输出和该样本的标签之间的距离达到训练目的。无监督学习没有样本对应的标签，通过挖掘样本特征之间的差异性达到训练目的。1.2 略 1.3 分类问题有哪些常用的误差函数。最常用的交叉熵（多类），BCE（binary cross entropy，二类任务），Focal loss, Dice l
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2023-08-11 16:18:02
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关于计算机视觉微课版教程第三版思考题与练习题答案的描述
在这篇博文中，将围绕如何应对“计算机视觉微课版教程第三版思考题与练习题答案”的问题进行详细整理和记录。本文将从环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧及排错指南等多个方面进行系统讲解，帮助大家更好地掌握计算机视觉相关的内容。
### 环境准备
在开始之前，我们需要准备好相关的软件和工具。以下是一些前置依赖的安装以及版本兼容性矩阵
1. 五个海盗抢到了100颗宝石，每一颗都一样大小和价值连城。他们决定这么分：抽签决定自己的号码(1、2、3、4、5)。首先，由1号提出分配方案，然后大家表决，当且仅当超过半数的人同意时，按照他的方案进行分配，否则将被扔进大海喂鲨鱼如果1号死后，再由2号提出分配方案，然后剩下的4人进行表决，当且仅当超过半数的人同意时，按照他的方案进行分配，否则将被扔入大海喂鲨鱼依此类推 条件：每个
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2009-11-09 10:43:24
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有个列表t, 去掉偶数位的值 t = [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13] for i, v in enumerate(t): &n
原创
2015-08-04 18:15:53
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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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计算机视觉在上一个世纪60年代脱胎于人工智能与认知神经科学，旨在通过设计算法来让计算机自动理解图像的内容。为了“解决”机器视觉的问题，1966年，在麻省理工学院，这个问题作为一个夏季项目被提出，但是人们很快发现要解决这个问题可能还需要更长时间。在50年后的今天，一般的图像理解任务仍旧是不能得到完美解决。但是也已取得显著进展，并且随着机器视觉算法商业化的成功，机器视觉产品已经开始拥有广泛的用户，包括
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2023-12-11 21:41:06
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面试题目深度学习 计算机视觉 面试题合集1.什么是反卷积？ 反卷积也称为转置卷积，如果用矩阵乘法实现卷积操作，将卷积核平铺为矩阵，则转置卷积在正向计算时左乘这个矩阵的转置WT，在反向传播时左乘W，与卷积操作刚好相反，需要注意的是，反卷积不是卷积的逆运算。 一般的卷积运算可以看成是一个其中非零元素为权重的稀疏矩阵C与输入的图像进行矩阵相乘，反向传播时的运算实质为C的转置与loss对输出y的导数矩阵的
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2023-08-07 11:33:11
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# 计算机视觉与其应用
计算机视觉是人工智能的一个重要领域，旨在让计算机能够“看”和理解图像或视频中的信息。它具有广泛的应用，包括自动驾驶、面部识别、医疗影像分析等。在这篇文章中，我们将简单介绍计算机视觉的基本概念，并演示一些相关的代码，以帮助大家更好地理解这个领域。
## 计算机视觉的基本概念
计算机视觉的核心任务是将数字图像或视频转换为有意义的信息。这通常涉及几个关键步骤：
1. **
原创
2024-09-12 04:10:25
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计算机标定计算机标定的流程？1.求解内参矩阵和外参矩阵的积H当一张图片上的标定板角点数量等于4时，即可求得该图片对应的矩阵H 。当一张图片上的标定板角点数量大于4时，利用最小二乘法回归最佳的矩阵H 。最小二乘法:简单地说就是通过n组X（u，v）和Y（U，V），求解八个参数。2.求解内参矩阵3.求解外参矩阵4、标定相机的畸变参数r为图像像素点到图像中心点的距离，即 在这里，x->u y->
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2024-01-03 06:23:38
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一道题,你可能看过!来做次吧
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精选
2008-03-26 13:56:47
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请设计一个方法，参数是一个字符串，返回值是一个字符串。这个方法能将传进来的字符串中的号码屏蔽，只显示号码的最后四位。
原创
2012-05-27 19:22:31
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Java思考题:请设计一个Person类，有姓名、年龄、性别。要求：该类至多只能创建一男、一女两个对象
原创
2012-05-26 22:56:37
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分享嘉宾: 罗韵目前，人工智能，机器学习，深度学习，计算机视觉等已经成为新时代的风向标。这篇文章主要介绍了下面几点： 第一点，如果说你要入门计算机视觉，需要了解哪一些基础知识？第二点，既然你要往这方面学习，你要了解的参考书籍，可以学习的一些公开课有哪些？第三点，可能是大家都比较感兴趣的，就是计算机视觉作为人工智能的一个分支，它不可避免的要跟深度学习做结合，而深度学习也可以说是融合到了计算机视觉、
执行一条select语句，期间发生什么？MySQL架构主要分为两层：Server层和存储引擎Server 层负责建立连接、分析和执行 SQL。MySQL 大多数的核心功能模块都在这实现，主要包括连接器，查询缓存、解析器、预处理器、优化器、执行器等。另外，所有的内置函数（如日期、时间等）和所有跨存储引擎的功能（如存储过程、触发器、视图等。）都在 Server 层实现。存储引擎层负责数据的存储和提取。
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2023-12-17 19:20:58
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第一章1、计算机视觉：研究用计算机来模拟生物视觉功能的科学和技术。2、视觉表示框架的三个阶段（也就是提取三阶段）：1）第一阶段是将输入的原始图像进行处理，抽取基本特征形成基元图。 2）第二阶段(中期阶段)是指在以观测者为中心的坐标系中，由输入图像和基元图恢复场景可见部分的深度、法线方向、轮廓等，形成二维半图。 3）第三阶段(后期阶段)是在以物体为中心的坐标系中，由输入图像、基元图、二维
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2023-08-13 19:23:22
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有一种游戏称作棒子老虎鸡，即有木棒，老虎，鸡，虫四种族，吃法如下：棒子可以吃老虎，老虎吃鸡，鸡吃虫，虫子吃木棒。其他情形为和。现在要求编制程序实现如下功能：
原创
2012-05-28 22:30:22
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1、软件结构图的形态特征有哪些指标?各有什么含义? 深度：指结构图控制的层次，即模块的层数。宽度：指一层中最大的模块个数。扇出：指一个模块直接下属模块的个数。如模块M的扇出为3。扇入：指一个模块直接上属模块的个数。如模块T的扇入为4。 2、软件结构有哪些优化原则?模块独立性准则：划分模块时，尽量做到 ...
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2021-06-25 23:35:00
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