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视觉计算

从数字图像处理到深度学习视觉模型

01

数字图像基础

像素、采样量化、灰度直方图、邻域与连通性

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02

空间域滤波

平滑/锐化、卷积、均值/中值/高斯、拉普拉斯/Sobel

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03

频率域滤波

傅里叶变换、低通/高通滤波、频域卷积定理

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04

彩色图像处理

RGB/HSI/CMYK、伪彩色、彩色变换与分割

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05

神经网络回顾

感知机、反向传播、激活函数、损失与优化

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06

表征学习

特征表示、自监督、嵌入与降维

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07

Transformers

自注意力、多头注意力、位置编码、ViT

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08

卷积神经网络

卷积/池化、经典网络、感受野与参数共享

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