2022年10月8日 星期六

[置頂文章] 如何使用 HMOO 讀書筆記

本文將提供部落格中文章的索引,讀者可以依照有興趣的主題慢慢讀過。以下為整理過的系列文章:

  • 機率與統計:首先介紹了二項分布、Poisson 分布、以及指數分布與它們之間的對應關係。延伸下去討論機率分布的參數估計,像是無偏與有偏估計、最大似然估計與最大後驗機率估計。下一步討論的是資訊理論、常態分布、先驗機率與常見機器學習的關係,希望這一系列的文章能讓讀者將機率、統計、與機器學習的知識連結在一起。
  • 二維電腦視覺演算法及深度學習模型:結合了傳統的電腦視覺以及深度學習的電腦視覺演算法與模型。儘管現在深度學習相當普遍,了解背後電腦視覺的原理仍然非常重要。希望讀者能夠對於兩種類型的方法能夠融會貫通,並且也希望這一系列的文章能成為準備電腦視覺面試的材料。
  • 三維點雲演算法及深度學習模型:包含了 point cloud alignment 的文章,以及如何找出三維點雲中的物體的深度學習模型。

機率與統計

電腦視覺演算法及深度學習模型

特徵點與特徵向量

相機模型、相機矩陣、相機 Calibration

兩張圖片的變換關係:Homography、Essential Matrix、Fundamental Matrix

Stereo Matching

Optical Flow & Tracking

三維 Point Cloud 演算法及深度學習模型

3D Object Detection

3D Point Cloud Alignment 


沒有留言:

張貼留言