算法

在计算机图形学中，从光源或从眼睛射出光线的概念被称为「路径追踪」。

本文用可视化的方式来解释抽象的理论概念，使这些抽象概念变得生动而立体！

入坑机器视觉后，发现在开发与使用过程中总有各种bug导致系统的不稳定，故总结之，以此为鉴，谨记勿犯！

CNN是一种深度学习算法，专门设计用于处理和分析视觉信息。受人脑结构和功能的启发，这些网络由多层相互连接的人工神经元组成，可以自动学习识别图像中的模式和特征。

k近邻算法KNN是一种简单而强大的算法，可用于分类和回归任务。

为有效应对自动驾驶算法带来的安全挑战，需要构建一个统一的自动驾驶算法安全框架，推动自动驾驶汽车从研发测试阶段加快转向商业化应用阶段。

这篇博客从两个视角总结现有的深度聚类算法，即聚类模型与神经网络模型。

基于R-CNN和SPP-Net思想，RBG提出了Fast-R-CNN算法。

传统CNN网络中，卷积层对输入图像大小不作特别要求，但全连接层要求输入图像具有统一尺寸大小。

训练CNN模型时，对训练数据标定要求比较宽松，即SS方法提取的proposal只包含部分目标区域时，我们也将该proposal标定为特定物体类别。