luozhenghao的博客

本文介绍了图像语义分割的基本概念、应用领域及面临的挑战。语义分割需对每个像素进行分类，与实例分割、全景分割有所区别，主要应用于自动驾驶等领域。评价指标采用平均交并比(mIOU)。当前面临目标大小差异、类别不均衡等挑战。典型方法包括FCN（全卷积网络）、U-Net（医学图像分割）、DeconvNet（反池化与反卷积结合）以及DeepLab系列（采用空洞卷积缓解信息丢失）。这些方法通过多尺度信息融合、上采样等技术提升分割效果，但仍存在小目标漏检等问题。

本文探讨了图像生成的关键技术，主要包括：1）自然图像流形分析，通过线性降维、PCA和自编码器实现非线性降维；2）图生图方法，利用损失函数筛选流形上的图像；3）图像合成技术，重点介绍GAN及其变体Conditional GANs的工作原理和训练目标函数，并列举多种图像转换应用；4）扩散模型，作为解决多类别生成问题的解决方案。文章还分析了高维输出和映射不确定性等挑战，提出使用深度网络和合理性判断的解决方法。这些技术共同构成了现代图像生成的核心方法体系。

本文介绍了模式识别与机器学习的数学基础，主要内容包括：1）特征矢量的三种类型（物理量、次序量、名义量）及其处理方法；2）随机矢量的概率分布描述，包括联合分布、条件分布和数字特征（均值、协方差等）；3）随机变量间的统计关系（相关性、独立性）；4）随机矢量的变换方法；5）正态分布的性质；6）离散随机变量的分布；7）信息论中的自信息概念。这些数学工具为后续的模式识别与机器学习算法提供了理论基础。

图像分析课程学习内容总体介绍

SiamFC:监督数据的稀缺性，算法的实时性，约束深度学习在目标跟踪中的应用。该方法将跟踪任意目标的学习看成是相似性问题的学习。加入空间正则来解决边界效应，SRDCF将图像信号尽量取大一些的尺寸，保留目标更多的真实信息，然后再通过一个空间权值系数w来惩罚距离目标中心比较远的样本；视频目标分割：在视频的每一连续帧中寻找给定感兴趣目标的对应像素，即给定第一帧的mask，将某一特定目标从后续视频帧当中分离出来，实际就是像素级的目标追踪问题。视频目标跟踪：在一个视频的后续帧中找到在当前帧中定义的感兴趣物体的过程。

本文系统介绍了图像处理的基础知识，主要包括四大核心内容：图像增强、图像复原、图像分割和形态学处理。图像增强通过直方图均衡化、频域滤波等方法改善视觉效果；图像复原基于退化模型和先验知识恢复原始图像；图像分割采用阈值法、区域生长等方法分离目标与背景；形态学处理通过膨胀、腐蚀等集合运算提取图像特征。全文涵盖了从基础概念到具体算法的完整知识体系，并重点分析了各类方法的数学原理、实现步骤和应用特点，为图像分析领域提供了系统的理论框架和实践指导。

当堆叠更深层次后的CNN性能反而更差-非常深的模型更加爱难以优化-解决思路：利用网络层次拟合残差映射，替代直接拟合一个潜在目标映射-方法：利用skip connections,可以允许利用一个层次的输出，输入给其他人一层次，利用这些层次你和残差，而不是直接你和H(x)残差模块：输入x通过一系列的卷积、relu模块，输出F(X)，将输出结果加到原始的输入x。卷积神经网络（CNN）

主要内容：遥感图像与理解、智能目标识别、基于内容的图像和视频检索、序列图像中人的行为分析。

本文系统介绍了人工设计图像特征的分类与实现方法。主要内容包括：图像特征的概念与目的，对比了人工设计特征和机器学习特征的优缺点。重点阐述了四种人工设计特征：线特征（边缘检测与编组）、点特征（SUSAN、Harris、SIFT等）、形状特征和纹理特征（灰度共现矩阵、LBP、HOG）。详细分析了各种特征提取算法的原理、流程及特性，如Canny边缘检测、Hough变换、相位编组等方法在线特征提取中的应用，以及SIFT特征在尺度不变性方面的优势。文章还探讨了纹理特征的定义、特点和描述方法，展示了人工设计特征在图像分析

《模式识别与机器学习》课程笔记（1）：绪论 本课程面向EECS背景的研究生，需具备线性代数、概率统计、数据结构和编程基础。课程内容涵盖贝叶斯决策论、神经网络、深度学习等13个章节。模式识别旨在将对象分类到预定义类别，涉及特征提取、学习训练和分类识别三大核心问题。课程梳理了模式识别的发展历程，从1929年数字阅读机到当前深度学习主流技术。介绍了模式识别基本方法，包括统计模式识别、结构模式识别等主流技术，并区分了监督学习、无监督学习和强化学习等机器学习类型。课程强调特征选择与提取的重要性，以及分类器设计中决策边