罚函数法

单纯形法

共轭梯度法

信号处理中通常会进行转换，使信号便于处理，提取信息，最基本的变换是傅里叶变换，后又衍生处了小波波变换，希尔伯特变换，希尔伯特黄变换，曲波变换

在卷积网络六大模块中的BN（批批标准化）所指的就是Batch Normalization，该算法15年提出，现在已经成为深度学习中经常使用的技

目标：将数张有重叠部分的图像通过特征点检测，匹配，图像变换拼成一幅无缝的全景图或高分辨率图像 在图像拼接中首先利用SIFT算法提取图像特征进而

图像分割是将图片将相似的部分分割成相同的块 Gestalt理论 解释物体分割的底层原理 将同一个东西群组在一起,集合中的元素可以具有由关系产生的属

任务说明：编写一个钱币定位系统，其不仅能够检测出输入图像中各个钱币的边缘，同时，还能给出各个钱币的圆心坐标与半径。 效果 代码实现 Canny边缘

纹理是由一些基元以某种方式组合起来，虽然看起来很“乱”，但任然存在一些规律 规则的纹理与不规则的纹理 纹理描述 使用高斯偏导核，对图像进行卷积，x

针对Harris无法拟合尺度问题而提出 目标:独立检测同一图像缩放版本的对应区域 需要通过尺度选择机制来寻找与图像变换协变的特征区域大小 “当尺度

对于图像处理时经常需要提取特征点分析图片结构，将照片进行拼接，实现全景拍摄，那么在照片特征点提取时所采用的具体算法是什么呢？ 解决思路 提取特征

提取完边缘后如何使用数学模型来描述边缘？ 例如：在桌子上有几枚硬币，在经过边缘提取后，需要描述出硬币的圆心坐标和圆的大小 难点 噪声：噪声的存在使

边缘提取 在大多数时候图像的边缘可以承载大部分的信息，并且提取边缘可以除去很多干扰信息，提高处理数据的效率 目标 识别图像中的突然变化(不连续) 图

PAPER: Cars Can’t Fly up in the Sky: Improving Urban-Scene Segmentation via Height-driven Attention Networks CityScape数据集 介绍 ​Cityscapes是关于城市街道场景的语义理解图片数据集。它主要包含来

半监督学习 在有标签数据+无标签数据混合成的训练数据中使用的机器学习算法。一般假设，无标签数据比有标签数据多，甚至多得多。 要求： 无标签数据一般

Embedding 独热码：数量大，过于稀疏，映射之间是独立的，没有表现出关联性 Embedding：一种单词编码方法，以低维向量实现了编码，这种编码通过神经网

卷积就是特征提取器，通过卷积计算层提取空间信息，例如我们可以用卷积和提取一张图片的空间特征，再把提取到的空间特征送入全连接网络，实现离散数据

InceptionNet InceptionNet诞生于2014年，当年ImageNet竞赛冠军，Top5错误率为6.67% InceptionNet引入了Incep

Cifar10数据集 提供 5万张 32*32 像素点的十分类彩色图片和标签，用于训练。 提供 1万张 32*32 像素点的十分类彩色图片和标签，用于测试。 导入cifar1

每个神经元与前后相邻层的每一个神经元都有连接关系，输入是特征，输出为预测的结果。随着隐藏层增多，网络规模的增大，待优化参数过多容易导致模型过