视觉机器学习20讲

AI 2024-12-21 4

《视觉机器学习20讲》是由谢剑斌、兴军亮、张立宁、方宇强、李沛秦、刘通、闫玮、王勇、沈杰、张政、谭筠、胡俊等编著的一本计算机、自动化、信息、电子与通讯学科方向的专著。该书由清华大学出书社于2015年6月1日出书，主要内容包含视觉机器学习算法的理论和实践，涵盖了多种根底问题及其使用范畴。

本书特别注重将视觉机器学习算法的理论和实践有机地结合，处理视觉机器学习范畴中的许多根底问题，可使用于医学图画剖析、工业自动化、机器人、无人车、人脸检测与辨认、车辆信息辨认、行为检测与辨认、智能视频监控等多个范畴。这本书不只合适高年级本科生与研讨生作为教材，也是从事视觉机器学习范畴研制的有用参考资料

视觉机器学习是研讨怎么让计算机经过图画和视频数据学习到视觉感知才能的一门学科。它结合了计算机视觉和机器学习技能，旨在让计算机能够像人类相同了解和解说视觉信息。

视觉机器学习的主要使命包含图画分类、方针检测、图画切割、姿势估量、行为辨认等。这些使命旨在让计算机能够了解和处理视觉信息，然后完成各种使用。

卷积神经网络是视觉机器学习中最常用的模型之一，它经过学习图画的部分特征来完成图画辨认和分类。CNN在图画辨认、方针检测等范畴取得了明显的效果。

深度学习是视觉机器学习的根底，它经过多层神经网络学习数据的杂乱特征。深度学习在视觉机器学习中的使用使得计算机在图画辨认、方针检测等使命上取得了突破性的发展。

数据增强是进步视觉机器学习模型功能的重要手法，它经过在练习数据上使用一系列变换来添加数据的多样性。常见的数据增强办法包含旋转、缩放、裁剪等。

搬迁学习是一种使用已有模型的常识来进步新使命功能的办法。在视觉机器学习中，搬迁学习能够明显进步模型的泛化才能，尤其是在数据量有限的情况下。

方针检测是视觉机器学习中的一个重要使命，它旨在辨认图画中的物体并定位其方位。常见的方针检测算法包含R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。

图画切割是将图画中的像素划分为不同的区域，以便于后续处理。常见的图画切割算法包含根据阈值的办法、根据区域的办法、根据边际的办法等。

姿势估量是辨认图画中人物的动作和姿势。经过姿势估量，计算机能够更好地了解图画内容，为动作辨认、视频剖析等使命供给支撑。

行为辨认是辨认和剖析视频中人物的行为形式。经过行为辨认，计算机能够完成对特定行为的监测和预警，为安全监控、智能家居等范畴供给技能支撑。

多模态学习是结合不同类型的数据（如图画、文本、音频等）进行学习的办法。在视觉机器学习中，多模态学习能够提高模型的功能，使其更好地了解杂乱场景。

强化学习是一种经过与环境交互来学习最优战略的办法。在视觉机器学习中，强化学习能够用于练习智能体在杂乱环境中进行决议计划，如自动驾驶、机器人操控等。

视觉问答体系是一种能够了解图画内容并答复相关问题的体系。经过视觉问答体系，用户能够与计算机