了解一下計算機視覺的基礎知識。
常用的程式語言、硬體、常用的開源軟體 (越早學越好), 和機器學習之間的關係。
計算機視覺的應用:
做壓縮裡面, ipb 是最常見的, 代表的是在壓縮完成之後只會帶表的三中幀。 i 幀、p 幀、b 幀。i 幀, 叫做關鍵幀, 它會吧一張完整的儲存下來, 所以 i 幀 不能出錯, 出錯就白費了; p 幀, 指跟上一幀之間的差別, 保留的是跟上乙個幀的差別; b 幀 是雙向的, 代表了跟上一幀和下一幀的差別。
cpu 和 gpu 的差別是什麼?
效能 (低延時性 latency, 延時性越低效能越好) 與吞吐量 (throughput)。
如下圖 :
這張圖來自 wiki 。
要入門和一些數學基礎, 一些要學的東西。 stanford cs231n 課程裡面的已經詳細說明了。
stanford 課程都被大家推薦, 不適合自己, 上知乎看看各位老師、前輩的推薦。找到適合自己的課程。
乙個很有用的** :
如果關心深度學習, 也不需要看太多。 選擇
一、兩本已經足夠。
例如, 深度學習做目標檢測, rcnn、fast rcnn、 faster rcnn、sppnet、ssd 和 yolo 這些模型肯定是要知道的。
又例如, 深度學習做目標跟蹤, dlt、so-dlt 等等。
再例如, 對抗網路 gan、gan、cgan、dcgan、lapgan 等等。
筆記 計算機視覺筆記
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