CV/ML论文高频黑话词典:理解DL领域专业术语

需积分: 0 1 下载量 161 浏览量 更新于2024-09-05 收藏 21KB DOCX 举报
在阅读计算机视觉(CV)和机器学习(ML)领域的学术论文时,熟悉特定的专业术语至关重要,特别是深度学习(DL)领域中那些具有特定含义和表达作者观点的词汇。以下是一份由王大东整理的CV领域论文常用单词版2.0,这些词汇不仅在论文中频繁出现,还反映了作者的语言风格和表达技巧。 1. **Pipeline**:这个词通常指的是一个系统的流程或工作流,就像流水线一样,每个步骤之间有明确的连接。在论文中,它可能用来描述研究方法或实验步骤的执行顺序。 2. **Design pattern**:这是一种在编程中解决常见问题的标准解决方案,作者可能会将其应用到他们的研究方法中,强调其创新性或通用性。 3. **Cubic**:表示三次幂关系或与三维图形相关,可能是提到空间复杂度或数据结构的特性。 4. **Fine-grained**:精细粒度,强调操作的细节和精准性,如在图像处理中区分细微特征。 5. **Contrast**:除了基本的对比度概念,这里可能特指论文中模型对不同特征或数据集之间的对比分析。 6. **Negligible**:形容非常小或者可以忽略的影响,用于讨论误差或影响的相对重要性。 7. **Empirically**:基于实际经验的,强调研究方法的实证性质。 8. **Identical**:完全相同,用于比较算法或结果的精确匹配。 9. **Expressive**:生动或富有表现力的,可能指代模型的表达能力或算法的效率。 10. **Definite**:明确的,确保论文中的观点清晰无误。 11. **Analogously**:类比地,用来解释理论或概念之间的相似之处。 12. **Subsequently**:随后,用来指示时间顺序或事件的逻辑关联。 13. **Insensitive to**:对……不敏感,描述算法对某些变化的鲁棒性。 14. **Accommodate**:适应或调整,表明算法能够处理不同情况的能力。 15. **Discipline**:在论文中,可能指代特定的学科领域,也可能指研究的严谨性。 16. **Invoke**:唤起或引用,通常涉及技术术语或理论。 17. **Fidelity**:精度或忠实于原义,可能用来评价模型的仿真效果。 18. **Matricy**:矩阵相关,可能涉及矩阵运算或矩阵表示的数据结构。 19. **Visually**:视觉上的,强调直观呈现的效果或解释。 20. **Intrinsic**:内在的,可能涉及属性或特征的自然属性。 21. **Progressively**:逐步地,用于描述算法改进或性能提升的过程。 22. **Conducive to**:有利于,表明某种因素对结果的积极影响。 23. **Marginal**:微小的或边缘性的,用于评估效果的相对重要性。 24. **Scheme**:计划或策略,可能指研究框架或算法设计。 25. **Notorious**:臭名昭著的,用于批评已有的问题或挑战。 26. **Significantly**:显著地,强调结果的统计显著性或影响的重要性。 27. **Hypothesize**:假设,表明研究基于理论推测的部分。 28. **Remark**:值得注意的特点或发现,可能引人关注。 29. **Fractional**:分数的或部分的,可能出现在涉及概率或分数计算的语境中。 30. **Bound to**:注定或必然,表达某种结果的必然性。 31. **Refactor**:重构,指代码或方法的优化和改进。 32. **Irrespective**:不顾或不考虑的,强调独立性或普遍适用性。 33. **Asynchronous**:异步的,描述数据处理或通信方式。 34. **Handy**:方便的,强调工具或方法的易用性。 35. **Volatile**:变化无常或易变的,可能涉及变量或性能的变化。 36. **Deprecation**:废弃或不推荐使用,与软件开发中的技术更新有关。 37. **Compatible**:兼容的,确保系统或组件之间的协作。 38. **Identify**:识别或确认,可能指模型识别特定对象或行为的能力。 39. **To the point**:中肯或切题,强调文章或论点的直接性和准确性。 40. **Intuitive**:直觉的或简单的,强调方法的用户友好性。 41. **Fashion**:在这里,可能指方法的流行趋势或潮流。 42. **Pathological**:病态的,可能描述异常情况或极端例子。 43. **Thereby**:因此,连接前后句子,表明因果关系。 这些词汇的理解和掌握对于理解CV和ML领域的论文至关重要,不仅能帮助读者更好地解读论文内容,还能体现作者在撰写过程中对于专业术语的运用和对语言艺术的把握。