学习定义

    • 对于某类任务T和性能度量P如果，一个计算机程序在T上以P衡量的性能随着经验E而自我完善那么，我们称这个计算机程序在从经验E学习。

    刷题笔记：

    Harris算法：经典角点检测算法

    • 局部小窗口沿各方向移动，窗口内的像素均产生明显变化的点。
    • 图像局部曲率(梯度)突变的点。
    • 对于同一场景，即使视角发生变化，其角点通常具备某些稳定不变性质的特点

    Fast R-CNN算法主要改进了R-CNN算法中的三个问题:

    • 使用卷积神经网络对整张图片进行特征提取，而不是对每个region proposal进行特征提取，从而避免了重复计算，提高了运行速度。

    • 使用RO]pooling来进行不同大小的region proposal到相同大小的特征向量的变换，这样就避免了之前需要对不同大小的region proposal进行独立的特征提取和分类的问题。

    • 采用softmax来替换原来的SVM分类器，从而在训练过程中可以同时优化分类和回归。

    • aSelective Search是RCNN算法中使用的候选区域产生方法，而FastR-CNN并没有改变这个方法。

    最大匹配法是基于词典的方法

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    困惑度：NLP基础知识点：困惑度（Perplexity）-CSDN博客