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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计算机视觉涉及的工具和库非常多，以下是一些常用的工具和库：有哪些常用的计算机视觉工具和库？OpenCV：是一个开源计算机视觉库，提供了用于图像处理和计算机视觉算法的函数和类。支持多个编程语言，包括C++、Python和Java等。TensorFlow：是一个由Google开发的开源机器学习框架，支持多种机器学习和深度学习算法，包括计算机视觉。PyTorch：是一个由Facebook开发的开源机器学
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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一.会议论文1.计算机视觉三大顶会论文：ICCV、ECCV、CVPR。ICCV的全称是IEEE International Conference on Computer Vision，即国际计算机视觉大会，由IEEE主办，与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和 欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称为计算机视觉方向的三大顶级会议，被澳大利亚ICT学术会议排名和中国计算机学会等机构评为最高级别学术会议，
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2023-09-07 17:11:40
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1 - 引言在计算机视觉的发展中，我们的任务也越来越复杂，对于一张图像，我们不仅要实现对于目标的分类问题，还要准确的定位目标所在图片的位置，这个就是目标检测技术。在基于深度学习的目标检测技术中，就不得不提到最著名的三个算法了R-CNNFast R-CNNFaster R-CNN下面就让我们来一起学习一下这三个算法2 R-CNNR-CNN（Region CNN，区域卷积神经网络）可以说是利用深度学习
选取论文的原则：（1）期刊论文，主要来源于以下期刊：TPAMI，IJCV，TIP，CVIU，IVC，MVA，PR，JMIV，IJPRAI…（2）发表在2000年以后（3）SCI检索次数大于1000，来源于Web of Science数据库，2012年12月初的检索结果 Top 20 榜单如下：[1] D. G. Lowe, “Distinctive image features from
计算机视觉的算法有哪些，具有哪些特点？1.野兽派2.印象主义派3.古典主义派4.新古典主义派5.后印象主义派6.洛可可风格7.巴洛克风格 1.野兽派以大力出奇迹为主。主要利用1Billion的数据+512TPU+100小时以上的训练方式得到5%以内的accuracy提升。代表作有各大厂的XXXNet。2.印象主义派讲求得其main idea即可。主要利用MNIST,CIFAR等各种toy dat
.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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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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计算机视觉竞赛是一个激动人心且具有挑战性的领域，它可以帮助我们更好地理解和处理视觉数据。作为一名经验丰富的开发者，我将指导你如何实现计算机视觉竞赛。
首先，让我们来看一下整个流程。在计算机视觉竞赛中，通常会涉及以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 数据收集和预处理 | 收集并清洗适用于竞赛的图像数据集 |
| 特征提取 | 提取图像中的特征，例如颜色、纹理、形
计算机证考试题目涵盖了广泛的内容，涉及到计算机基础、编程语言、数据结构与算法、操作系统、数据库、网络、软件工程、信息安全等多个方面。以下是对这些考试题目的一些详细讨论。
一、计算机基础
计算机基础题目主要考察计算机的基本组成、工作原理、数制转换、计算机编码等方面的知识。例如，计算机的五大部件是什么，他们各自的功能是什么；如何进行二进制、十进制和十六进制的转换；ASCII码、Unicode等编码
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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目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义：✦ “对
专门收录一下一些有趣的，计算机视觉中我想记录一下的算法，重点关注的是loss function，顺便说下相关算法。因为是收录，只为日后查看之需，有一些会借用一些资料，我会给出引用。1、Faster RCNN两阶段目标检测的代表作，可以说是开创了目标检测的一番局面。现在很多公司实际在商用的目标检测算法，依然很多是基于Faster RCNN的。虽然后来各种论文都号称吊打Faster RCNN，但是实际
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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目录1 对抗样本学习1.1 使用对抗样本学习的利弊1.2 使用对抗样本学习的最新技术2 自监督和对比学习2.1 自我监督和对比学习的利弊2.2 最先进的自我监督和对比学习 1 对抗样本学习深度学习和计算机视觉系统在各种任务上都取得了成功，但它们也有缺点。最近引起研究界注意的一个问题是这些系统对对抗样本的敏感性。一个对抗性的例子是一个嘈杂的图像，旨在欺骗系统做出错误的预测 [1]。为了在现实世界中
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
