01概述

斯坦福CS231 视频

视频
作业笔记

概述

导论

1. 计算机视觉很火 随着传感器(摄像头的的增多）网上80%都是视频
2. 视频理解很难：可以类比物理学中的暗物质，占据宇宙（网络）中绝大部分，但是很难理解
3. 比较直观的应用就是短视频平台中需要对用户上传的视频进行分类（好、坏 or 进一步分为搞笑、科普、测评、商务等等）
4. 2012年 ImageNet 大规模图像分类挑战赛上，CNN第一次崭露头角，将错误率从 26% 降到 16%，人脸检测从2001年的Adabost就开始了，效果还不错
5. 最厉害的境界是对场景的理解

研究的问题

1. 图像分类
2. 目标检测
3. 图像分割
4. 图像摘要
5. 医疗诊断
6. 自动驾驶

Python和Numpy基础教程

Python

1. 列表表达式 even_squares = [x ** 2 for x in nums if x % 2 == 0]
2. 输入输出 a=int(input("请输入一个整数")) print(bin(7),bin(15),'以上两位按位与之后',7&15)
3. 循环
   for i in range(2,a//2+1):
for idx, animal in enumerate(animals): //带索引的循环

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Numpy

1. Matrix * a.dot(b) or np.dot(a,b)
2. 点乘（对应位置相乘） a * b
3. 求矩阵每一列的和 np.sum(x, axis=0)
4. 矩阵转置 V.T
5. 关于广播:会从后往前扫描每一个维度，要么相同，要么有一方维度是1，可以广播此维度