考试类精品--计算机视觉算法岗面试准备：常考算法的实现.zip资源-CSDN下载

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计算机视觉是信息技术领域的一个热门分支，它涉及到图像处理、机器学习和深度学习等多个技术的交叉应用。本资源“考试类精品--计算机视觉算法岗面试准备：常考算法的实现.zip”是一个针对计算机视觉算法岗位面试的复习资料，包含了常用算法的实现。尽管标签为空，但我们可以从文件名“ahao4”推测这可能是一个内部代码或笔记的标识。在计算机视觉领域，面试者通常需要对以下几个关键知识点有深入理解： 1. 图像预处理：这是计算机视觉的第一步，包括灰度化、直方图均衡化、高斯滤波、边缘检测（如Canny算法）等，它们用于改善图像质量，提取特征。 2. 特征检测与描述：SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等算法用于寻找图像中的关键点和描述符，它们在物体识别和匹配中起到重要作用。 3. 图像分类与识别：传统的机器学习方法如SVM（支持向量机）和现代的深度学习模型如CNN（卷积神经网络）常用于图像分类。AlexNet、VGG、ResNet等是经典的CNN结构。 4. 目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）等是目标检测领域的里程碑式算法，它们能定位并识别图像中的多个对象。 5. 语义分割与实例分割：语义分割通过像素级分类实现图像区域的划分，如FCN（全卷积网络）；实例分割则区分同一类别的不同对象，如Mask R-CNN。 6. 三维视觉：包括立体视觉（通过两视图重建三维场景）和深度估计，如SfM（结构从运动）和SLAM（同时定位与建图）算法。 7. 生成对抗网络（GANs）：在计算机视觉中，GANs被广泛应用于图像生成、超分辨率、风格迁移等任务，其包含生成器和判别器两个网络。 8. 近年来，Transformer模型也逐渐在计算机视觉领域崭露头角，如ViT（Vision Transformer）将Transformer架构引入到图像分类任务中，开启了新的研究方向。 9. 实时性和效率优化：在实际应用中，如何在保持准确性的前提下提高算法的运行速度是重要的考量因素，这可能涉及模型剪枝、量化、蒸馏等优化技术。面试准备时，除了理论知识外，还需要熟悉编程语言（如Python），熟练使用OpenCV、TensorFlow、PyTorch等库，并具备一定的数据处理和实验分析能力。同时，理解并能解释算法的优缺点、适用场景及改进空间也是必不可少的。这个压缩包很可能是为了帮助求职者梳理和实践这些核心算法，以提高面试竞争力。

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考试类精品--计算机视觉算法岗面试准备：常考算法的实现.zip （46个子文件）

ahao4

layers

Conv2d.py 4KB

Linear.py 1KB

metrics

IS.py 3KB

FID.py 4KB

normalizations

RAIN.py 2KB

AdaIN.py 889B

LayerNorm.py 864B

BatchNorm.py 3KB

README.md 48B

InstanceNorm.py 586B

optimizers

Adagrad.py 1KB

Momentum.py 1KB

RMSprop.py 1KB

AdamW.py 2KB

Adadelta.py 2KB

Adam.py 2KB

misc.py 1KB

SGD.py 446B

README.md 3KB

image_process.py 885B

utils

file.py 3KB

model.py 337B

misc.py 710B

data.py 2KB

regularization

gradient_penalty.py 647B

orthogonal_regularization.py 0B

r1_regularization.py 1KB

README.md 39B

dl_models

ResNet.py 7KB

DCGAN.py 6KB

VGG16.py 2KB

visualizations

tSNE.py 0B

README.md 43B

losses

similarity_functions.py 0B

distance_functions.py 0B

adversarial_loss.py 6KB

classification_loss.py 2KB

other_losses.py 2KB

requirements.txt 42B

archive

.gitkeep 0B

.gitignore 68B

weight_initializations.py 0B

README.md 2KB

activation_functions.py 947B

ml_models

MLP.py 6KB

README.md 213B

# 优化器 ## 优化器对比 ### SGD ``` 0.682621955871582 0.682621955871582 0.6643987894058228 0.6643987894058228 0.6474786996841431 0.6474786996841431 0.6316322684288025 0.6316322684288025 0.616740345954895 0.616740345954895 0.6026884913444519 0.6026884913444519 0.5893805623054504 0.5893805623054504 0.5767354965209961 0.5767354965209961 0.5646964311599731 0.5646964311599731 0.553246259689331 0.553246259689331 ``` ### Momentum ``` 0.5815832018852234 0.5815832018852234 0.5658180117607117 0.5658180117607117 0.5385027527809143 0.5385027527809143 0.5046389698982239 0.5046389698982239 0.4681217074394226 0.4681217074394226 0.43153443932533264 0.43153443932533264 0.39633941650390625 0.39633941650390625 0.36310678720474243 0.36310678720474243 0.332183837890625 0.332183837890625 0.30364206433296204 0.30364206433296204 ``` ### Adagrad ``` 0.6954787373542786 0.6954787373542786 0.3328886032104492 0.3328886032104492 0.17098307609558105 0.17098307609558105 0.14354436099529266 0.14354436099529266 0.10735686123371124 0.10735686123371124 0.07008640468120575 0.07008640468120575 0.05585605651140213 0.05585605651140213 0.048836056143045425 0.048836056143045425 0.04406219348311424 0.04406219348311424 0.04043576121330261 0.04043576121330261 ``` ### RMSprop ``` 0.6755726933479309 0.6755726933479309 0.0954352617263794 0.0954352617263794 0.01817123405635357 0.01817123405635357 0.0026782311033457518 0.0026782311033457518 0.002223378513008356 0.002223378513008356 0.0019414623966440558 0.0019414623966440558 0.0017376659670844674 0.0017376659670844674 0.0015798965469002724 0.0015798965469002724 0.0014512313064187765 0.0014512313064187765 0.0013434591237455606 0.0013434591237455606 ``` ### Adadelta ``` 0.66868656873703 0.66868656873703 0.2013063132762909 0.2013063132762909 0.06321428716182709 0.06321428716182709 0.03571116551756859 0.03571116551756859 0.022766266018152237 0.022766266018152237 0.017197687178850174 0.017197687178850174 0.014277065172791481 0.014277065172791481 0.01223821472376585 0.01223821472376585 0.010704116895794868 0.010704116895794868 0.009500741958618164 0.009500741958618164 ``` ### Adam ``` 0.6496671438217163 0.6496671438217163 0.3046473264694214 0.3046473264694214 0.1359868198633194 0.1359868198633194 0.07036657631397247 0.07036657631397247 0.04121388867497444 0.04121388867497444 0.026108497753739357 0.026108497753739357 0.0176395270973444 0.0176395270973444 0.012540040537714958 0.012540040537714958 0.009269332513213158 0.009269332513213158 0.007062884978950024 0.007062884978950024 ``` ### AdamW ``` 0.7429086565971375 0.7429086565971375 0.3749725818634033 0.3749725818634033 0.17066635191440582 0.17066635191440582 0.089113749563694 0.089113749563694 0.05201401561498642 0.05201401561498642 0.03312962129712105 0.03312962129712105 0.02242308296263218 0.02242308296263218 0.01583002880215645 0.01583002880215645 0.011546258814632893 0.011546258814632893 0.008655769750475883 0.008655769750475883 ```

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