B站吴恩达深度学习视频笔记（18）——计算机视觉

前言

这是真正开讲卷积神经网络之前最后一篇作为铺垫的笔记了，计算机视觉与卷积神经网络密切相关。理解计算机视觉，才能理解为啥会出现卷积神经网路。

计算机视觉

计算机视觉是一个飞速发展的一个领域，这多亏了深度学习。

深度学习与计算机视觉可以帮助汽车，查明周围的行人和汽车，并帮助汽车避开它们。

还使得人脸识别技术变得更加效率和精准，你们即将能够体验到或早已体验过仅仅通过刷脸就能解锁手机或者门锁。

当你解锁了手机，我猜手机上一定有很多分享图片的应用。在上面，你能看到美食，酒店或美丽风景的图片。有些公司在这些应用上使用了深度学习技术来向你展示最为生动美丽以及与你最为相关的图片。

机器学习甚至还催生了新的艺术类型。深度学习之所以让我兴奋有下面两个原因，我想你们也是这么想的。

第一，计算机视觉的高速发展标志着新型应用产生的可能，这是几年前，人们所不敢想象的。通过学习使用这些工具，你也许能够创造出新的产品和应用。

其次，即使到头来你未能在计算机视觉上有所建树，但我发现，人们对于计算机视觉的研究是如此富有想象力和创造力，由此衍生出新的神经网络结构与算法，这实际上启发人们去创造出计算机视觉与其他领域的交叉成果。

举个例子，之前在做语音识别的时候，我经常从计算机视觉领域中寻找灵感， 并将其应用于我的文献当中。所以即使你在计算机视觉方面没有做出成果，我也希望你也可以将所学的知识应用到其他算法和结构。就介绍到这儿，让我们开始学习吧。

这是我们本节课将要学习的一些问题，你应该早就听说过图片分类，或者说图片识别。比如给出这张64×64的图片，让计算机去分辨出这是一只猫。