研究生深度学习入门的十天学习计划------第六天
第6天：计算机视觉中的深度学习
目标： 掌握计算机视觉中的基础概念和深度学习模型，理解如何应用卷积神经网络（CNN）解决图像分类、目标检测等任务。
6.1 计算机视觉的基础概念
计算机视觉 是研究如何使计算机“看”并理解图像和视频内容的领域。它涉及图像处理、特征提取、模式识别等多个方面。计算机视觉的典型任务包括：
- 图像分类： 将图像分为若干类别，例如猫、狗、汽车等。
- 目标检测： 在图像中定位并标记多个目标的边界框。
- 图像分割： 将图像划分为不同的区域，如语义分割和实例分割。
- 姿态估计： 识别和定位人体关键点（如关节）。
学习资源：
- 文章：《A Comprehensive Guide to Computer Vision》 by Analytics Vidhya
- 视频教程：《Computer Vision Basics》 by Coursera
任务：
- 学习计算机视觉的基本概念和典型任务，理解每种任务的应用场景和挑战。
- 选择一个计算机视觉任务，尝试在数据集上进行简单的实验。
6.2 卷积神经网络（CNN）的基本原理
卷积神经网络（CNN） 是解决计算机视觉任务的核心模型。它通过卷积操作和池化层提取图像中的局部特征，并逐层提炼这些特征以生成更高层次的表示。
- 卷积层： 通过卷积核在输入图像上滑动，提取局部特征。
- 池化层： 通过下采样操作（如最大池化、平均池化）减少特征图的维度，保留重要信息。
- 全连接层： 将高层次的特征映射到输出类别，用于最终的分类或回归任务。
学习资源：
- 文章：《A Guide to Convolutional Neural Networks for Computer Vision》 by Towards Data Science
- 视频教程：《Convolutional Neural Networks》 by Stanford CS231n