3D视觉 cs231n

引用[1]:相关课程中提到了CS231a，这是一门更全面的计算机视觉课程，专注于3D重建、匹配和机器人视觉等方面。引用[2]:David Marr在他的著作《VISION》中提到了3D视觉的过程。其中，第一个过程是原始草图，通过使用其他元素来表示大部分边缘、端点、虚拟线条、曲线和边界。第二个过程是2.5维草图，将表面、深度信息、层或场景的不连续性拼凑在一起。最终，所有内容被放在一起，并在表面和体积图等分层组织了一个3D模型。引用[3]:在80年代，David Lowe进行了关于3D视觉的研究，他尝试通过线和边缘构建剃须刀的模型，其中大部分是直线和直线之间的组合。因此，3D视觉涉及到从图像中重建或识别由简单物体结构组成的视觉空间。综上所述，CS231n课程可能会涉及到3D视觉的相关内容，包括3D重建、匹配和目标识别与分割等方面。

相关问题

cs231n svm

SVM，即支持向量机(Support Vector Machine)，是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归任务。在图像分类中，SVM被广泛应用。

SVM的基本原理是通过在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的样本分开。这个超平面被选择为能最大化不同类别之间的间隔，并且能最小化分类错误。支持向量是离超平面最近的样本点，它们对于定义超平面起到关键作用。

在CS231n课程中，SVM模型的实现是基于将图像特征向量化，然后将这些特征向量输入到SVM模型中进行训练和分类。具体来说，SVM模型通过使用一个损失函数来最小化分类错误，并通过添加正则化项来控制模型的复杂度。

通过CS231n课程的学习，你可以深入了解SVM模型的原理和实现方法，以及在图像分类任务中的应用。如果你对SVM模型还有其他问题，我会很乐意回答。

cs231n作业knn

CS231n是斯坦福大学的一门计算机视觉课程，该课程的作业涉及到许多机器学习算法，其中k-近邻算法（k-nearest neighbors, KNN）也是其中之一。

在CS231n的作业中，KNN算法主要被用于图像分类任务。具体来说，给定一个测试图像和一个包含许多训练图像及其所属类别的数据集，KNN算法会寻找与测试图像距离最近的K个训练图像，并根据这K个训练图像所属的类别来预测测试图像的类别。

在实现KNN算法时，需要首先对所有训练图像进行特征提取，然后计算测试图像与每个训练图像的距离。常用的距离度量有欧氏距离、曼哈顿距离等。接着，根据距离大小将训练图像排序，选取距离最近的K个训练图像，并统计它们所属的类别，以得到测试图像的预测类别。

在CS231n的作业中，KNN算法的实现主要涉及到距离度量、训练图像的特征提取、以及对测试图像进行预测等步骤。同时，还需要对K值、距离度量方式等参数进行调参，以达到最优的分类效果。