计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了
参考书目：《OpenCV计算机视觉基础教程》–夏帮贵。 代码编写：Jupyter Notebook。1.图像基本操作1.1 读取图像imread()函数格式：img = cv2.imread(filename, flag)filename：图像文件名；flag：图像读取格式标志；图像读取格式标志说明cv2.IMREAD_UNCHANGED按原样加载图像cv2.IMREAD_GRAYSCALE将图像
计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了
概念：最大似然估计：最大似然估计是一种统计方法，最大似然估计函数在采样样本总数趋于无穷的时候达到最小方差。步骤：1.写出似然函数 2.取对数 3.求导数并令其为0。最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。非极大值抑制（NMS）：图像预处理方法1. 膨胀和腐蚀操作膨胀：将原图像 A 与任意形状的内核 B进行卷积。内核 B 有一个可定义的锚点，通常定义为内核的中心点。进行膨胀操作时，
2018.03.27：（19：30-21：30）参加网易线上笔试；（21：40-22：15）整理该博文第一版；2018.03.28：补充选择题考点（凸函数，梯度下降）==============================第一步：网申（2019届，实习生）笔试前几天会收到邮件，并附上对应的考试链接，如下图所示；注意点：1）需要带有摄像头的电脑，需要提前调试好；2）考试时间2个小时；3）题型：选
计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期更新。此专栏不求甚解，只追求应付一般面试。希望该专栏羽翼渐丰之日，可以为大家免去寻找资料的劳累。每篇介绍一个知识点，没有先后顺序。想了
第一章 PPTP11 什么是计算机视觉采用计算机实现人类视觉功能，让计算机理解图像和视频 。P12 计算机视觉与图像处理的区别数字图像处理图像/视频 -> 图像/视频 (图像变换、图像滤波、图像复原、图像压缩、…)计算机视觉图像/视频 -> 模型 (二维基素图 -> 2.5维要素图 -> 三维模型表征)P14-20 计算机视觉中存在哪些难点和挑战挑战：外观、大小和形状；复杂
1、计算机视觉1.1 经典网络AlexNet(errot15.4%)第一个成功展现出卷积神经网络潜力的网络结构,自从Alexnet之后，卷积神经网络开始迅速发展使用relu而不是sigmoid添加了dropout层提出了数据增强(对原图片进行随机裁剪256x256裁剪为227x227)Vgg16/19(errot7.3%)使用了3x3的filter取代了5x5和7x7，在实测中展示了两个3x3与5
GoogLeNet采用了模块化的结构（Inception结构），Inception历经了V1、V2、V3、V4等多个版本的发展，不断趋于完善，请写出3条以上V1-V4演进中的变化问题解析CNN 的演化路径可以总结为以下几个方向： 进化之路一：网络结构加深 进化之路二：加强卷积功能 进化之路三：从分类到检测 进化之路四：新增功能模块答案Inception V4 相比 V3 主要是结合了ResNet，
共20个选择题，3个编程题，1个简答题一.选择题 1.Linux中，提供TCP/IP包过滤功能的软件叫什么？ A.iptables B.route C.rarp 2.设一组初始关键字序列为{31,65,82,7613,27,10},则第4趟冒泡排序结束后的结
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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Computer vision is the emulation of biological visionusing computers and machines. It deals with the problem of inferring three-dimensional (3D) information about the world and the objects
计算机视觉是一种涉及计算机处理和分析数字图像和视频的技术和方法。计算机视觉领域的目标是使计算机能够模拟人类视觉，从而可以理解和解释数字图像和视频中的信息。计算机视觉可以应用于许多领域，包括机器人、医学图像处理、安全检测、自动驾驶汽车、视频监控等。什么是计算机视觉？有哪些方向？计算机视觉通常涉及以下步骤：图像获取：计算机视觉系统首先需要从数字摄像机、扫描仪或其他数字源中获取数字图像或视频。图像预处理
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2023-07-14 19:29:22
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文章目录习题解答3.13.23.33.43.53.63.73.83.93.103.113.12 习题解答3.13.23.33.43.53.6书上关于共轭分布讲的比较简单，较为详细的可以参见https://www.jianshu.com/p/bb7bce40a15a3.73.83.93.103.113.12待定
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.
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
百度2019校招计算机视觉方向笔试题第一题：K-means聚类第二题：相机模型第三题：自动驾驶第四题：目标检测 第一题：K-means聚类关于K-means聚类算法，请回答以下问题：K-means是有监督聚类还是无监督聚类？（2分）答案：无监督聚类写出将N个样本（X=(x1,…,xN)）聚成K类的K-means聚类算法的优化目标函数。（6分）答案：对于一个样本，计算其聚类损失为 其中表示第j类的
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2023-08-20 23:21:15
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（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
前言最近在面试，每天会被考到很多知识点，这些知识点有些我已经看了十几遍，还是会反应慢或者记不住。回想我在学习过程中，也是学了忘忘了学，没有重复个几十遍根本难以形成永久记忆。这次我复习和整理面试知识点的时候决定把CNN里面的关键创新点、容易疏忽的点都记录下来，方便快速查找回顾，于是就有了这篇像词典一样的永久更新的文章。因为知识点过多，导致文章过长，目前已拆分为三篇：1.基础知识篇2.轻量化网络篇3.
