2024麻省理工計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)講義

視覺(jué)感知：5.4：2.3抽象思維 10萬(wàn)年的數(shù)預(yù)測(cè)： +失 預(yù)測(cè)：鴕<Encodedinthelarge,highlyevolvesensoryandmotorportionsofthehumanbrainisabillionyearsofexperienceaboutthenatureoftheworldandhowtosurviveinit.&Abstractthought,though,isanewtrick,perhapslessthan100thousandyearsold.Wehavenotyetmasteredit.Itisnotallthatintrinsicallydifficult;itjustseemssowhenwedoit.=·莫拉維克，《心靈兒童》

量比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的突觸數(shù)量多約10,000,000ANN“學(xué)習(xí)算法：ANN&（我們“處理速度：?jiǎn)蝹€(gè)生物神經(jīng)元較慢，而

[18,

丘腦皮質(zhì)系統(tǒng)模擬：80020參考文獻(xiàn)

（其結(jié)構(gòu)富有啟發(fā)性和啟發(fā)性參考\h

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

<ImageClassification=isnot(yet)參考文獻(xiàn)

參考文獻(xiàn)：[81,

參考文獻(xiàn)：[90,91,92,

CIFAR-10參考文獻(xiàn)：[89,

CIFAR-10隨機(jī)：10%（L1）：38.6%像差異（使用L2）：35.4%參考文獻(xiàn)：[89,

K調(diào)整（超）參考文獻(xiàn)

K隨機(jī)：10%35.4%7-最近鄰：~30%：~95%參考文獻(xiàn)：[89,

參考文獻(xiàn)

<6=<Loss=參考文獻(xiàn)：[63,

參考文獻(xiàn)

3d數(shù)的平滑函數(shù)的3d體積。參考文獻(xiàn)

[32x32x3]32，32，并具有三個(gè)顏色通道小區(qū)域之間的點(diǎn)積。如果我們決定使用12個(gè)過(guò)濾器，這可能會(huì)導(dǎo)致體積為[32x32x12]?！癛ELUmax(0,x)([32x32x12])?！癙OOL層會(huì)沿空間維度（寬度、高度）進(jìn)行下采樣操作，得到諸如[16x16x12]的體積。參考文獻(xiàn)“FC（即全連接）參考文獻(xiàn)（如果一個(gè)功能在一個(gè)地方有用，那么它在其他地方也會(huì)有用參考文獻(xiàn)

ConvNets：參考文獻(xiàn)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

參考文獻(xiàn)

參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

案例研究參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

什么是“ImageNet：1400（21841）的188,0001206個(gè)GrannySmith蘋(píng)果：

什么是“ImageNet：包含1400“AlexNet（2012年）”“ZFNet（2013年）”“VGGNet（2014年）”“GoogLeNet（2014）”“ResNet（2015年）”參考文獻(xiàn)

ILSVRC“前55Top5Top120%參考文獻(xiàn)

"AlexNet（2012）：第一個(gè)"8"6100"ZFNet（2013年）：15.4%至"8""VGGNet（2014年）：11.2%降至7.3%“完美均勻：3x31，pad1，2x2最大池”16層“1.38億個(gè)參數(shù)“人為錯(cuò)誤“2015

"GoogLeNet（2014年）：11.2%至"Inception"22"500萬(wàn)個(gè)參數(shù)（拋棄全連接層"ResNet（2015）：6.7%""152"CUImage（2016年）：3.57％至"6"SENet（2017年）：2.99%至參考文獻(xiàn)

eduMIT6.S094：自動(dòng)駕駛汽車(chē)深度學(xué)習(xí)

“8層”6100萬(wàn)個(gè)參數(shù)“ZFNet（2013年）：15.4%至8“VGGNet（2014年）：11.2%降至7.3%“完美均勻：3x3卷積，步幅1，pad1，2x2最大池”16層“1.38“GoogLeNet（2014）：11.2%6.7%“Inception模塊22500（丟棄完全ResNet（2015）：6.7%3.57%“更多層數(shù)=更好性能”152層“CUImage（2016年）：3.57%至6參考文獻(xiàn)

“8層”6100萬(wàn)個(gè)參數(shù)“ZFNet（2013年）：15.4%至8“VGGNet（2014年）：11.2%降至7.3%“完美均勻：3x3卷積，步幅1，pad1，2x2最大池”16層“1.38“GoogLeNet（2014）：11.2%6.7%“Inception模塊22500（丟棄完全ResNet（2015）：6.7%3.57%“更多層數(shù)=更好性能”152層KrizhevskyImagenet信息處理系統(tǒng)的進(jìn)展。2012年。

“CUImage（2016年）：3.57%至6參考文獻(xiàn)

“8層”6100萬(wàn)個(gè)參數(shù)“ZFNet（2013年）：15.4%至8“VGGNet（2014年）：11.2%降至7.3%“完美均勻：3x3卷積，步幅1，pad1，2x2最大池”16層“1.38“GoogLeNet（2014）：11.2%6.7%“Inception模塊22500（丟棄完全ResNet（2015）：6.7%3.57%“更多層數(shù)=更好性能”152層網(wǎng)絡(luò)。”2014年。

“CUImage（2016年）：3.57%至6參考文獻(xiàn)

“8層”6100萬(wàn)個(gè)參數(shù)“ZFNet（2013年）：15.4%至8“VGGNet（2014年）：11.2%降至7.3%“完美均勻：3x3卷積，步幅1，pad1，2x2最大池”16層“1.38“GoogLeNet（2014）：11.2%6.7%“Inception模塊22500（丟棄完全ResNet（2015）：6.7%3.57%“更多層數(shù)=更好性能”152層Szegedy”IEEE論文集。2015年。

“CUImage（2016年）：3.57%至6參考文獻(xiàn)

Inception

“8層”6100萬(wàn)個(gè)參數(shù)“ZFNet（2013年）：15.4%至8“VGGNet（2014年）：11.2%降至7.3%“完美均勻：3x3卷積，步幅1，pad1，2x2最大池”16層“1.38“GoogLeNet（2014）：11.2%6.7%“Inception模塊22500（丟棄完全ResNet（2015）：6.7%3.57%“更多層數(shù)=更好性能”152層別會(huì)議論文集。2016年。

“CUImage（2016年）：3.57%至6參考文獻(xiàn)

SENet：

膠囊網(wǎng)絡(luò)“CNN

FCN（2014年11月Imagenet

SegNet（2015年11月

擴(kuò)張卷積（2015年11月“仍然從原始圖像大小的1/8

DeepLapv1、v2（2016年6月全連接“添加了全連接條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)3

[174,“更深層的、更新的模型（ResNet）ImageNetChallenge對(duì)象分類(lèi)任務(wù)一致?！皵U(kuò)張卷積（又稱(chēng)空洞卷積）3ResNet-DUC（20171