斯坦福CS231n课程笔记(第一课)

该博客源自斯坦福课程,介绍CV历史,包括生物视觉和机器视觉发展。提及相关数据集,如PASCAL、ImageNet。阐述图像分类、1998年数字识别的模型参数,还介绍了语义分割、姿态识别等应用领域,以及医学诊断、自动驾驶等应用场景。

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斯坦福课程

背景:YouTube每秒有5小时的视频被上传,需要正确分类。

CV历史:

生物视觉:5亿4千万年前,寒武纪时期物种大爆发,眼睛进化出来。

机器视觉:

  • 17世纪文艺复兴时期,小孔成像相机出现。
  • 50-60年代,Hubel和Wiesel研究猫的视觉系统,将物体由简单几何形状表示。
  • 1999年,SIFT目标识别。
  • 2005年,HOG直方图特征。

数据集:

  • PASCAL,2006-2012
  • ImageNet,2009-至今

1、图像分类

图像分类、目标检测、图像摘要生成。

分类模型:
在这里插入图片描述

2、1998年数字识别

在这里插入图片描述

输入图像:32×32
卷积核:5×5(也叫滤波器)
池化核:2×2,步长:2,类型:MAX
卷积训练参数量:6×(5×5+1)
全连接层:120×(5×5×16+1)=48120,84×(120+1)= 10164

在这里插入图片描述

6×(3×5×5+1)+6×(4×5×5+1)+3×(4×5×5+1)+1×(6×5×5+1)

3、应用领域

  • 语义分割
  • 姿态识别
  • 3D重建
  • 图像理解

应用:医学诊断、自动驾驶、机器人。

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