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计算机视觉综述计算机视觉起源与MIT本科生的“”暑期视觉项目”大卫马尔(David Marr)是计算机视觉先驱，被称为计算机视觉之父马尔奖是ICCV颁发的计算机视觉领域最重要的奖项之一深度学习三要素：数据、算法、算力图像分类图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。分类的难点语义鸿沟视角光照尺度遮挡形变背景杂波类内形变运动模糊类别繁多基于规则的分类方法很困难(这里指的是传统的方法)数据驱动的图像分类数据

背景在RM比赛中对于飞镖检测问题，虽然我可以通过运动物体检测和颜色检测筛除大部分干扰物体，但是依然会存在部分干扰物体。基于此考虑采用tensorflow训练飞镖头的模型（因为所有学校的飞镖头都一样，所以就不存在训练的模型最后无法使用的情况），没有采用pytorch的原因是opencv里面没办法直接调用他的pth模型,只能调用torch模型。tensorflowtensorflow的安装对于这部分我采用的是anaconda3进行安装，安装的是tensorflow的cpu-1.9版本。对于anacond

前言前几天一个朋友跟我说想要用python自己从头到尾写一个神经网络，并向我推荐了一本书 塔里克的《python神经网络编程》，主要分为三部分，分别是基础理论介绍，python 编程，基础数学知识和树莓派上使用。基础理论前向传播理论部分其实就是分为前向传播和反向传播部分，对于前向传播部分其实很简单。假设我有三层网络，分别是输入层、隐藏层、输出层，每层有三个节点。前向传播就是输入层和权重相乘得到隐藏层的输出，然后使用激活函数激活（这里使用的是sigmoid）,同理得到输出层的输出。比如隐藏层第一个

title: 基于pyorch进行装甲板数字识别description: 基于智能优化学习作业与比赛相结合使用categories:cnntags:研究背景 马上就要进行智能优化作业大考核了，但是对于智能优化里面的什么粒子群算法、遗传算法之类的明白的太少，只对神经网络有所了解，再加上对于以后的个人规划，我觉得我还是pytorch写一个神经网络识别数字吧。pytorchPyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。是facebook推出.