《图像处理与计算机视觉》课程简介 本课程是计算机专业研究生教学的“图象处理与计算机视觉”专业选修课程的配套实验课程，是以计算机专业研究生为教学对象，强调理论和上机实践相结合的一门课程。重点培养学生的编程实践和动手能力。 该课程将《图象处理与计算机视觉》课与VC++、Matlab等软件开发环境结合起来，实现图像处理的各种基本算法：图像变换、图像增强等。 该课程的主要实践上机内容包括如下几大部分： 1、 Matlab工具箱的使用 2、 BMP文件结构分析与可视化编程 3、 二维Fourier变换

使用一维卷积 conv1D 和二维卷积 Conv2D 两种方法实现 MNIST 数据集分类，准确率达到 97.91%、 98.74%

微积分和数学分析引论第二卷第三分册a第一变分等于零(846)习题72a(847)b欧拉微分方程的推 导(847)c基本引理的证明(851)d一些特殊情形的欧拉微分 方程的解.例子(852)习题72d(855)c欧拉表达式恒等于零 的情形(856) 7.3推广 …857 具有多于一个自变函数的积分(857)b例子(859)习题73 (861)c哈密尔顿原理。拉格朗日方程(861)d含高阶导数的 积分(863)多自变量(864) 74含附带条件的问题。拉格朗日乘子 e●鲁鲁鲁 …866 a.通常的附

卷积神经网络基础 互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转，再与输入数组做互相关运算，这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的，所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。 特征图与感受野 二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，也叫特征图（feature map）。影响元素 x 的前向计算的所有可能输入区域（可能大于输入的实际尺寸）叫做 x 的感受野（receptive

卷积神经网络基础 互相关运算与卷积运算 卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组上下翻转、左右翻转，再与输入数组做互相关运算，这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的，所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。 特征图与感受野 二维卷积层输出的二维数组可以看作是输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，也叫特征图（feature map）。影响元素xxx的前向计算的所有可能输入区域（可能大于输入的实际尺寸）叫做xxx的感受野（receptive