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AI学习笔记之卷积神经网络卷积神经网络简介卷积层池化层卷积神经网络卷积核cifar-10预测实例Alex-Net卷积神经网络简介CNN（Convolutional Neural Network）就是著名的卷积神经网络，是一种前馈神经网络。CNN不同于传统的神经网络只有线性连接，CNN包括卷积（convolution）操作、池化（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）等等。经典的CNN网络由Alex-Net、VGG-Nets、Resnet等。深度学习在计算图像识别上的应用非常成功。利

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AI学习笔记之三维计算机视觉与点云模型立体视觉立体视觉的概念立体视觉的原理单目系统双目系统和视差对极几何约束SIFTsift特征的特点sift算法总体介绍sift特征提取和匹配具体步骤1、生成高斯差分金字塔（DOG金字塔），尺度空间构建sift尺度空间sift图像金字塔高斯金字塔构建尺度空间DOG金字塔2、空间极值点检测（关键点的初步查探）尺度空间极值检测高斯金字塔的k值3、确定关键点的精确定位4、稳定关键点方向信息分配5、关键点描述6、特征点匹配点云模型与三维重建立体视觉立体视觉的概念立体视觉是一种

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AI学习笔记之特征选择与提取、边缘提取 1、特征选择(1)特征的概念(2)为什么要做特征选择(3)什么是特征选择(4)怎么做特征选择(5)特征选择算法(6)搜索方法2、特征提取3、PCA4、边缘提取1、特征选择(1)特征的概念在一些实际问题中，我们得到的样本数据都是多维度的，即一个样本使用多个特征来表征的。比如在预测房价的问题中，影响房价y的因素有房子类型x1，卧室数量x2等，我们得到的样本数据及时（x1，x2）这样一些样本点，这里的x1，x2又被称为特征。(2)为什么要做特征选择在现实生活中，一

AI学习笔记之图像与视频 1、图像相关概念像素分辨率灰度色调通道对比度RGB模型频率2、图像的取样与量化数字图像取样量化3、上采样与下采样上采样常用的插值方法1、最邻近插值The nearest iterpolation2、双线性插值下采样4、直方图直方图的种类及含义直方图的性质直方图的应用直方图均衡化的基本概念直方图均衡化的步骤5、滤波6、卷积1、图像相关概念像素像素是分辨率的单位。像素是构成位图图像最基本的单元，每个像素都有自己的颜色。分辨率a）图像分辨率就是单位英寸内像素点数。单位为PPI(

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