CS231n计算机视觉课程

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课程介绍

课程介绍——计算机视觉概述

• 学习路径：https://www.bilibili.com/video/BV1nJ411z7fe
• 资料
  • 官方笔记：https://cs231n.github.io/
  • 评论中别人的笔记：https://github.com/zhuole1025/cs231n（英）
• 课程名：2017CS231n 斯坦福深度视觉识别课程

历史背景

• 生物视觉历史：5亿4千年前，通过对化石的研究，在短短1千万年里，动物的物种数量爆炸性增长

  一位叫安德鲁·帕克的澳大利亚动物学家提出一种很有说服力的理论：有动物进化出眼镜，而视力功能的出现，促发生物主动演化

• 照相机历史：小孔成像的相机

• 研究视觉历史：生物学家研究视觉的机理，大脑视觉处理机制，用电极检测大脑皮层

• 计算机视觉历史（这里有点乱，没大纲不好做笔记）

  • 计算机视觉
  • 目标分割，图像分割，面部检测
  • AdaBoost
  • 1999-2000，统计机器学习方法
  • SIFI特征，匹配整个目标
  • 空间金字塔匹配
  • 目标识别
  • 过拟合问题
  • ImageNet。会产生过拟合问题，ImageNet耗时3年，字典有上万个物体类别
    2009年ImageNet团队组织了一场国际比赛，叫做ImageNet大规模视觉识别竞赛
  • 卷积神经网络

重点讲下 “ImageNet大规模视觉识别竞赛” 和卷积神经网络

其中12年错误率下降得很快，那一年的获奖算法是一种卷积神经网络模型

这个是整个课程的重点

课程后勤

图像分类

输入图像，然后从固定的类别集合中选出该图像所属的类别