算法是一组用于解决特定问题或执行特定任务的有序步骤。在计算机科学中，算法是用于完成计算任务的一系列定义明确的指令。算法可以用于处理数据、执行计算、解决问题或执行其他与计算有关的任务。
机器学习算法是机器学习领域中用于从数据中学习模式并做出预测或决策的数学模型或规则。这些算法可以分为多个主要类别，取决于学习任务的类型和目标。
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。
尽管训练结果优越，但Adam和其他自适应优化方法与随机梯度下降(SGD)相比，有时的效果并不好。
2016年，图灵奖得主Yann LeCun 认为无监督学习一定是人工智能发展的未来。