计算机视觉基础：图像分类与核心概念

"cs231n_2017_lecture2.pdf - 图像分类" 在计算机视觉领域，图像分类是一项基本且至关重要的任务。它涉及到将输入的图像分配到预定义的一组类别中，每个类别都有特定的标签，如“狗”或“猫”。图像分类是计算机视觉研究的核心问题，它的解决对许多实际应用有着深远的影响，包括但不限于人脸识别、自动驾驶、医疗影像分析等。 在CS231n课程中，这个话题由Fei-Fei Li, Justin Johnson和Serena Yeung进行讲解。课程可能涵盖了多个主题，旨在帮助学生掌握图像分类技术。首先，K-最近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）算法被提及，这是一种基于实例的学习方法，通过找到训练集中与新样本最相似的K个邻居来决定其分类。 其次，线性分类器，如支持向量机（Support Vector Machines, SVM）和Softmax，也是图像分类中的常见工具。SVM通过构建最大边距超平面来区分不同类别的数据，而Softmax函数则用于多类分类问题，它能给出每个类别的概率估计。 接下来，课程可能会讨论两层神经网络，这是深度学习的基础，它们能够学习到更复杂的图像特征，从而提高分类性能。同时，图像特征的提取对于分类效果至关重要，早期的特征工程（例如SIFT、HOG等）与现代深度学习模型（如卷积神经网络，Convolutional Neural Networks, CNN）中的自动特征学习相比，后者已经大大简化了这一过程。 此外，课程还强调了Python和Numpy的使用，它们是科学计算和数据处理的常用工具。对于想要学习图像分类的学生来说，熟悉这些基础是非常必要的。课程提供了一个指向Python-Numpy教程的链接，以帮助学生快速上手。 同时，Google Cloud平台的使用也可能是课程的一部分，学生可能需要在云环境中实践这些图像分类算法。提供的GCE（Google Compute Engine）教程链接可以帮助学生了解如何在云端设置和运行实验。 "cs231n_2017_lecture2.pdf" 文件中的内容围绕图像分类展开，深入探讨了相关算法、工具和技术，旨在为学生提供一个全面的图像分类知识框架，并通过实际操作来提升他们的技能。