cs231n 学习 -- Lecture 1 Course Introduction

本课程聚焦于视觉识别中的图像分类,采用神经网络方法,特别是卷积神经网络(CNN)进行目标检测。课程涵盖CNN的历史发展,从1998年至今的应用与进展,以及其在图像识别领域的核心地位。

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      这一节课主要是课程介绍,包括机器视觉概览和相关历史,简而言之,背景介绍。这里给出2017年该课程的大纲(科学上网哦),包括视频,ppt 等各种资源,2018年的似乎只有本校生才能看。。,下面简单做下笔记。

机器视觉是啥,配备有感测视觉仪器(如自动对焦相机感测器)的检测机器,应用相当广呢。

     

机器视觉包含哪些科学

  • Psychology 心理学
  • Computer Science 计算机科学
  • Mathematics 数学
  • Engineering 工程学
  • Physics 物理学
  • Biology 生物学

这门课教什么 --> 聚焦于视觉识别中最重要的问题,图像分类,用什么方法  --> 神经网络,也叫深度学习。

为啥和图像分类有关,图像的内容是由个体组成,个体的相互作用产生了行为。为了表达图像内容,首先就是目标检测了。

用什么方式来进行目标检测呢---> 卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks) -- 一种很重要的工具。课程会花大量时间来讲述该算法,该课程也叫Convolutional Neural Networks for Visual Recognition。

CNN什么时候出来的,1998年,得益于摩尔定律和丰富的图像数据,2012年开始迸发出惊人的活力。

 

 当然这节课里面还有很多其他的内容,就不一一描述了。

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