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    计算机视觉面试之语义分割

    在深度学习广泛应用于计算机视觉之前,人们一般使用TextonForest和Random Forest based Classifiers的方法进行语义分割。 深度学习方法中常...

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    计算机视觉面试之物体检测

    一、RCNN RCNN去掉窗口扫描,用聚类方式,对图像进行分割分组,得到多个候选框的层次组。 1. 原始图片通过Selective Search提取候选框,约2k个。 2. ...

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    计算机视觉面试之经典分类网络

    一、AlexNet 共有5层卷积,3层全连接。 相比于传统的CNN,重要的改动有: 1. 数据增强:图像裁剪(crop),水平翻转;颜色、光照变换(使用PCA对每个像素点RG...

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    机器学习面试之数据降维

    PCA(主成分分析)和LDA(线性判别分析,Fisher Linear Discriminant Analysis)都是数据降维的一种方式。但是,PCA是无监督的,而LDA是...

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    机器学习面试之GBDT

    (参考:https://www.cnblogs.com/ScorpioLu/p/8296994.html) (参考:https://www.cnblogs.com/Modif...

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    机器学习面试之LR与SVM的异同

    一、逻辑回归LR (1)模型表达式: (2)损失函数: (3)参数估计: (4)关于LR的一些提问: (a)逻辑回归为什么使用极大似然函数作为损失函数? 极大似然函数与对数...