Lecture 1： Introduction

最新推荐文章于 2025-08-05 17:58:34 发布
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文章标签： 人工智能
原文链接：http://www.cnblogs.com/tmortred/p/8510999.html
本文介绍了计算机视觉领域的基础知识及所需背景，强调了跨学科的重要性，并推荐了斯坦福大学的相关课程资源，包括需要付费访问的CS331a课程及可在B站找到的CS224n课程视频。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Lecture 1： Introduction

 1. 看图说话

 

                       图  1-1： 计算机视觉所需的背景知识

     Computer Vision 涉及到的学科比较多，如果想要在 Computer Vision 这块有所成就必须要有深厚的多学科理论基础。仅凭着计算机功底 + 机器学习功底是不行（何况，我什么功底都没有）。

                  图 1-2： stanford 大学深度学习课程

       Stanford CS331a 课程不对外开放，如果想学习 Stanford 课程可以考虑花钱买账号。

CS 224n 课程视频可以在 bilibili 上找到。

                             图 1-3： 图像认知理论的探索

     图 1-3 表明人们一直在尝试建立可以解释 Computer Vision 的模型

 

              图 1-4： Computer Vision 领域所取得的成就

      如上图 1-4 所示，在林轩田老师的 《技法》课程中提到过用 adaboost 实现的工业化人脸识别

              图 1-5： 图像分类的进步

    极力推荐阅读这篇 blog

题外话：

1. 这篇 blog 比较水～

 

转载于:https://www.cnblogs.com/tmortred/p/8510999.html

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