[DAY2]图像分类与基础视觉模型

一、什么是图像分类

1.定义

任务目标：给定一张图片，识别图像中的物体是什么

2.数学表示

3.传统方法：设计图像特征(1990s~2000s)

好的特征：

• 极大简化数据表达

• 保留内容相关信息机器学习可以处理图像分类问题

4.从特征工程到特征学习

自注意力机制

query的物理意义：

key的物理意义：我有什么

key和query的weight表示相关性

二、模型学习

模型学习的范式

• 范式一：监督学习

1.标注一个数据集2.定义损失函数3.解一个最优化问题

• 范式二：自监督学习

基于代理任务：Relative Location (ICCV 2015)基于对比学习：SimCLR (ICML 2020)基于掩码学习：Masked autoencoders (MAE, CVPR 2022)

三、机器学习和神经网络简介

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