斯坦福深度学习与计算机视觉课程|L1计算机视觉与卷积神经网络介绍

计算机视觉简介:这门课是关于计算机视觉的,研究视觉数据的学科。随着智能手机的普及,产生的视觉数据呈指数级增长,这对于我们开发能够理解和利用这些数据的算法非常重要。然而,视觉数据很难理解,就像宇宙中的暗物质一样。因此,我们需要开发能够自动理解视觉数据内容的技术。计算机视觉是一个跨学科的领域,涉及物理学、生物学、心理学等多个领域。本课程主要关注计算机视觉,并致力于构建实现计算机视觉算法的计算机系统。

CS231a与CS231n对比:CS231a是由Silvio Savarese教授教授的一门计算机视觉课程,侧重于3D重建、匹配和机器人视觉等方面。与CS231n相比,CS231a更全面地涵盖了视觉领域的知识。本次讲座由Fei-Fei Li教授主讲,但她无法到场,因此将由其他人代替。讲座将简要介绍计算机视觉的历史和课程概述,以便更好地理解卷积神经网络的发展。视觉在动物中是重要的感觉系统,对于人类而言也非常重要。相机的发展也与生物视觉有关,最早的相机是基于针孔相机理论的。

图像投射和视觉机制研究:这个章节介绍了图像投射和视觉机制的研究。Hubel和Wiesel在50年代和60年代使用电生理学研究了动物和人类的视觉处理机制,发现视觉处理从简单的边缘开始,逐渐构建出复杂的视觉信息。计算机视觉的起源可以追溯到60年代初的Block World项目,目标是识别简单的几何形状。此外,David Marr提出了视觉处理的思维过程,包括原始草图和两个半d草图,最终形成一个分层的3D模型。虽然视觉问题尚未解决,但计算机视觉已经成为人工智能中最重要和发展最快的领域之一。

计算机视觉的发展历程:这个章节介绍了计算机视觉的发展历程。从70年代开始,人们开始思考如何超越简单的块世界,开始识别和表示真实世界的对象。80年代,David Lowe尝试通过构建线条和边缘来识别物体。但在60年代到80年代,物体识别问题一直很难解决。因此,人们开始思考先进行物体分割的任务,即将图像中的像素分组成有意义的区域。除此之外,人脸检测也是计算机视觉中一个重要的问题,通过机器学习技术的发展,特别是统计机器学习技术,人们能够实时进行人脸检测。这些研究的成果很快就应用到了实际生活中。

目标识别的发展历程:这个章节讲述了目标识别的发展历程。90年代末到2000年代初,基于特征的目标识别方法被引入,通过识别物体的关键特征来匹配相似物体。随着图像质量的提高,人们开始探索如何识别整体场景和人体。一些算法如空间金字塔匹配和可变形零件模型被提出。2000年代初,PASCAL视觉对象挑战数据集的出现使得目标识别的进展可以被衡量。从2007年到2012年,目标识别的性能稳步提高。因此,人们开始思考一个更难的问题,即目标识别技术是否已经准备好应用于实际场景。

ImageNet项目:该章节介绍了一个名为ImageNet的项目,旨在创建一个包含世界上尽可能多物体图片的巨大数据集,并用于训练和测试。该数据集由近1500万至4000万张图像组成,涵盖了22000个物体类别。通过ImageNet挑战赛,该项目推动了物体识别算法的发展,并在2012年取得重大突破,使错误率降低到与人类相当。这个成果表明,尽管还没有解决所有的物体识别问题,但在短短几年内,算法已经取得了巨大的进步。

卷积神经网络的突破性进展:本章节主要介绍了卷积神经网络(CNN)在图像分类领域的突破性进展。2012年,AlexNet在ImageNet比赛中表现出色,自此以后每年ImageNet的获胜者都是神经网络。CNN模型的层数逐年增加,从AlexNet的7-8层到GoogleNet和VGG的19层,再到Residual Networks的152层。本课程将深入讲解CNN模型的工作原理和不同模型的优化。

卷积神经网络的发展历程:卷积神经网络的算法并不是在2012年才发明,它们实际上在90年代就已经存在了。在90年代,Jan LeCun和他的合作者在贝尔实验室构建了一个用于识别数字的卷积神经网络。然而,这些算法直到近几年才流行起来,主要是因为计算能力和数据可用性的提高。计算机性能的提升和大规模的标记数据集使得我们能够使用更大的模型并训练它们在现实世界的问题上表现良好。此外,人们还在计算机视觉领域面临着许多挑战,如语义分割、三维理解和活动识别等。随着技术的发展和新型传感器的出现,我们将面临更多新的、有趣的和具有挑战性的问题。

计算机视觉的研究方向和挑战:这个章节介绍了计算机视觉的研究方向和挑战。通过研究人类在短时间内观察图像后能够写出详细描述的实验,揭示了计算机视觉算法在理解图像故事方面的不足。另外,通过分析一张有趣的图像,展示了计算机视觉算法在深入理解图像方面的局限性。虽然计算机视觉领域取得了巨大进展,但要实现对图像的深入理解仍有很长的路要走。

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