计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现 与举例。计算两幅图MSE 计算模型的预测 Ŷ 与真实标签 Y 的接近程度。公式表示为：对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。而且，随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于收敛，即使使用

前言作者丨黄浴@知乎链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/78051407边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale space）。导读：边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一

前言问题：在一个端到端训练的网络中，如果最终的loss = a*loss1+b*loss2+c*loss3...,对于a,b,c这些超参的选择，有没有什么方法？整理自丨知乎链接丨深度学习的多个loss如何平衡？ - 知乎回答1作者：Evan链接：https://www.zhihu.com/question/375794498/answer/1052779937来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请

目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用，最近几年目标检测受到了越来越多的关注。本文概述了基于深度学习的目标检测器的最新发展。同时，还提供了目标检测任务的基准数据集和评估指标的简要概述，以及在识别任务中使用的一些高性能基础架构，其还涵盖了当前在边缘设备上使用的轻量级模型。在文章的最后，我们通过以图表的形式直观地在多个经典指标上比较了这些架构的性能。

介绍一些关于计算机视觉领域的会议和期刊！

文章来自目标检测方向的一些面试问题，能帮助我们理解目标检测有一定的作用。故转发。来源于干货 | CV 面试问题详解宝典--目标检测篇1. 介绍YOLO，并且解释一下YOLO为什么可以这么快？yolo是单阶段检测算法的开山之作，最初的yolov1是在图像分类网络的基础上直接进行的改进，摒弃了二阶段检测算法中的RPN操作，直接对输入图像进行分类预测和回归，所以它相对于二阶段的目标检测算法而言，速度非常

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本篇将分析具体的算法岗学习路线。笔者非科班出身，基础还相对薄弱，本文肯定会有诸多错误或者疏漏，欢迎指出和补充。算法岗的面试主要分为四大项，具体顺序可能因面试官而异Coding，给你一道题限时完成机器学习or深度学习基础论文or项目介绍其他问题&向面试官提问本文将从以上四点进行展开。面试官希望从面试中了解到的是你的学习能力&潜力，而不是你做的demo细节。当然，越是大厂越是如此，腾讯、字节、阿里皆如

计算机视觉(Computer Vision)又称为机器视觉(Machine Vision)，顾名思义是一门“教”会计算机如何去“看”世界的学科。存在的难题包括：语义鸿沟（semantic gap）：人类可以轻松地从图像中识别出目标，而计算机看到的图像只是一组0到255之间的整数。计算机视觉任务的其他困难 拍摄视角变化、目标占据图像的比例变化、光照变化、背景融合、目标形变、遮挡等。

二值神经网络综述，和2015年--2022年间相关的论文&代码。