使用空洞卷积代替空间金字塔

一、计算机视觉四种基本任务：

1、图像分类；

2、图像定位；

3、物体检测；

4、物体分割；

背后的机器学习任务：数据分类、数据回归；

实际上大部分任务都是两个：

数据分类：数据离散；

数据回归：数据是连续的；

二、经典方法：

Deformable parts model：

什么是NMS:一种post-processing方式；应用在所有目标检测里，用来删除多余的检测结果；

做法：把所有的检测结果按照分值从高到低排序，保留最高分数的box，那么保留和他距离上最近的box；

hard mining：在一个1mini-batch里，能让classifier混淆的sample，标记为hard example，用到下一轮的训练中；

深度学习的快速回顾：

n一般为2、4，一般2就已经非常大了；

λ为正则化参数，防止过拟合；

深度学习三要素：

1、首先关注模型：用什么结构；

2、在什么数据集上做？实验效果如何；

3、算法：

     a、训练过程：loss，sampling，梯度；

     b、测试过程：muitl-scale，NMS;

3、系列工作

RCNN\Fast-RCNN\Faster-RCNN详细介绍；

目标分类的主要步骤：

1、先产生一些可能含有物体的目标框；

2、在给定的目标框里进行分类；

如何产目标框：

自下而上的一种生成方法：基于SLIC

算法，仙剑个图像分割成很多小的区域，根据小区域之间的相似程度进行融合，最后结合各个尺度上的结果，产生很多region proposals；

也可以通过深度学习来生成目标框；（主要用于faster ——RCNN中的目标框）；

Rcnn家族

1、产生一个框：

感受野

某一层的计算节点对应原图的计算范围

SIFT特征点的结构

1、特征点的坐标位置；

2、特征点的描述；

步骤：

1、特征提取；

2、取特征点的聚类中心；

对于特征点较多，那么就可以将特征点取中心点，然后后对每个聚类中心点进行·对比；

LSH:

随机投影

深度学习——卷积神经网络

卷积原始输入：图像

卷积模板：卷积核；

检验相似性和相关性；

神经网络的组成：

1、输入层；

2、卷积层；

特征提取，要计算出各个层之间的参数个数以及层与层之间的输入输出；

3、非线性变换层；

4、池化层；

最大池化层、平均池化层

5、输出层；

INPUT-->[[(CONV+RELU)*n--->POOL]*M--->[FC--->RELU]*K--->FC

避免过拟合：迁移学习

迁移学习：将其他网络的前几层网络，只训练后面的基层网络；

学习过程中学习率要比较小；

什么时候用：

1、当两个任务较为相近时；

2、当前的训练数据较少的时候；

数据集：交叉训练；

调参的主要参考

损失值；

准确率

调参对象：

学习率；

batchsize：调到GPU刚刚够用；

生成器推导式创建元组

生成器对象

生成对象的next方法

tuple包装

生成器只能用一次，类似于一个指针

不可变序列

元组的元素不可修改

元组小括号

列表中括号

sorted

shengchengdeyidingshi liebiao

tuple

生成元组

slice

列表元素

子列表

全局变量一般作常量使用

函数内要改变全局变量的值，需要用global声明一下，声明之后全局变量会改变

如果局部变量和全局变量同名，优先使用局部变量

计算机视觉——实践加强

聚类算法：

相似度和距离负相关：

K-means：

1、选出一个k，作为k'个聚类中心（随机选出聚类中心），为了能够准确选择，那么可能胡i多次选择取得结果最优的；

2、把么一个数据分配成最近的中心

；    距离计算：欧氏距离；计算角度

3、寻找数据的新的质心；

4、重复2——3部；

达到收敛标准：

到达循环次数；

标签不再改变；

聚类中心不断发生改变；

k值的确定：

人工指定

高斯权重：

高斯滤波，
均值滤波器：

中值滤波

均值滤波

总结：通过考虑到周围邻居的位置进行滤波操作；

用途：去噪、增加对比度、寻找特征点

项目：模板匹配；

Template matching

图片拼接：

1、寻找角点；使用Harris角点；

Harris有一个尺度不变性、旋转不变性、

2、两个图片必须使用共同的特征寻找，计算两个向量；

3、建立SIFT描述；

4、匹配SIFT角点；

5、将图片进行转换；

博文：图像局部特征点检测算法

作业：读入手写字符

tu'xiang'pin'j

return的两个作用

1.返回值

2.结束函数的执行

is

比较同一对象

==

比较value

a =10
b=10
a == b
True
a is b
True
True
True
a = 1000
b = 1000
a == b
True
a is b
False
 

123123123

不要用英语命名

交互模式是什么意思

记住是用半角的

axb10

314 x 10**-2 = 3.14

或 314 e-2 = 3.14

float(3)生成了新对象

round(3.54)

a +=1

a *= 1

十进制

二进制

八进制

十六进制

0 = 0

1 = 1

2 = 10

0b101#二进制
5
0o231#八进制
153

0xf#十六进制
15
0xff#十六进制
255

最基本的数据类型

整型

浮点型

布尔型

字符串型

可自定义数据类型

8/2

7//2=3

7%4 =3

2**3 = 8

divmod()

同时得到商和余数

链式赋值

x = y = 30020

系列解包赋值

a,b,c = 10,20,30

a,b = b,a

常量

python不支持常量

逻辑上可控制

MAX_SPEED = 150

变量是对象的引用

变量没有类型

堆 是放对象的

栈 是放变量的