本文是个人在学习《CS231n 斯坦福李飞飞视觉识别课程》的学习笔记。

第一讲:课程简介

课时1 计算机视觉概述

课时2 计算机视觉历史背景

课时3 课程后勤

选读书籍《DeepLearning》

软件包: TensorFlow, Torch, PyTorch

先修条件:Python, NumPy, 微积分, 线性代数, 计算机图像, 机器学习,

课程网站: http://cs231n.stanford.edu/(作业,资源)

第二讲:图像分类

课时4 数据驱动方法

作业一:

1.实现自己的K-最近邻分类器(KNN)

2.实现几种不同的线性分类器(SVM, Softmax)

3.实现两层神经网络分类器

(运用Python, NumPy, Matlab, 谷歌云)

数据驱动思路: 收集图片数据集->训练机器分类这些图片->机器以某种方式总结分类规则生成模型->用训练出来的模型识别新的图片

算法过程: 训练函数(接收图片和标签)->训练出模型->预测函数(接收模型和测试图片)

CIFAR-10数据集(5万张训练数据图平均分成10个不同类别, 1万张额外测试图片)

L1距离(曼哈顿距离): 用来比较两幅图像,每一个对应像素的差值的绝对值的总和

最近邻算法思路: 训练函数->训练出模型->预测函数(用L1距离比较测试图片与哪幅训练图片最接近,

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