”机器视觉 面试题“ 的搜索结果

     精度 = 分辨率 * 有效像素 精度的单位是mm 根据产品表面和照明状况的不同 我们可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数 从而得出精度 如果条件不允许实际测试观察 一般的规律是 如果使用正面打光 有效像素为1个 使用...

     空洞卷积(Atrous Convolution)也叫做膨胀卷积、扩张卷积，最初的提出是为了解决图像分割在用下采样（池化、卷积）增加感受野时带来的特征图缩小，后再上采样回去时造成的精度上的损失。空洞卷积通过引入了一个扩张率...

     CNN在图像上表现好的原因 相比于手工特征， CNN可以采用数据驱动的方式学习特征提取，能够提取到更好更丰富的特征。 深层网络可以拟合更复杂的计算，从而提取更复杂更抽象的特征。 相比于普通深度神经网络， ...

     码了这么多字，还是在线祈愿一波，希望自己的面试都能通过（明天还有海康的面试，也一起祈福了），(++offer)++！总体感受是面试官很专业，问的问题都是需要自己在做项目的时候有所思考的，能真正体现出是不是深入...

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     BAT机器学习面试1000题系列 1 前言 1 BAT机器学习面试1000题系列 2 1 归一化为什么能提高梯度下降法求解最优解的速度？ 22 2 归一化有可能提高精度 22 3 归一化的类型 23 1）线性归一化 23 2）标准差标准化 ...

     机器视觉算法工程师面试题通常涉及以下几个方面: 1. 图像处理和计算机视觉基础知识，例如图像滤波、边缘检测、特征提取和描述、目标检测和跟踪等。 2. 深度学习和神经网络，包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络...

     机器学习面试题 L1，L2正则化的区别 L1，L2正则化的区别 https://blog.csdn.net/weiyongle1996/article/details/78161512 https://www.zhihu.com/question/26485586

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