demi的博客

在进行图像处理的过程中，获取原始图像后，首先需要对图像进行预处理，因为在获取图像的过程中，往往会发生图像失真，使所得图像与原图像有某种程度上的差别。在许多情况下，人们难以确切了解引起图像降质的具体物理过程及其数学模型，但却能估计出使图像降质的一些可能原因，针对这些原因采取简单易行的方法，改善图像质量。

所有渲染所需的数据都需要从硬盘(HDD)中加载到系统内存(RAM)中，然后，网格和纹理等数据又被加载到显卡上的存储空间–显存(VRAM)中。这是因为：显卡对于显存的访问速度更快，而且大多数显卡对于RAM没有直接的访问权利。

从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。自然视觉能力，就是指生物视觉系统体现的视觉能力。一则生物自然视觉无法严格定义，在加上这种广义视觉定义又“包罗万象”，同时也不太符合40多年来计算机视觉的研究状况，所以这种“广义计算机视觉定义”，虽无可挑剔，但也缺乏实质性内容，不过是一种“循环式游戏定义”而已。

欧盟召集了52名专家组成的小组，提出了他们认为未来AI系统应该满足的七项要求。

迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力（不过拟合）。

常用的几个内置文件通常都被封装在cginc文件中，通过文件的包含来实现对文件中函数及变量的引用，大家可以到unity的安装目录下找到对应的文件，当然我们也可以写一些自己的cginc文件放置到该目录中，方便自己使用。

机器学习的特征工程是将原始的输入数据转换成特征，以便于更好的表示潜在的问题，并有助于提高预测模型准确性的过程。找出合适的特征是很困难且耗时的工作，它需要专家知识，而应用机器学习基本也可以理解成特征工程。但是，特征工程对机器学习模型的应用有很大影响，有句俗话叫做“数据和特征决定了机器学习模型的性能上限”。

实际应用中，如果变换矩阵是正交的（如旋转矩阵），就没必要计算它的逆矩阵，因为正交矩阵的逆矩阵就是转置矩阵，两个转置矩阵相互抵消，相乘的结果还是原来的旋转矩阵。

卷积神经网络四种卷积类型：一般卷积；扩张的卷积；转置卷积；可分离的卷积。

逻辑回归是一个分类算法，它可以处理二元分类以及多元分类。虽然它名字里面有“回归”两个字，却不是一个回归算法。那为什么有“回归”这个误导性的词呢？个人认为，虽然逻辑回归是分类模型，但是它的原理里面却残留着回归模型的影子，本文对逻辑回归原理做一个总结。