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本文目录一览：
- 1、如何学习yolo?
- 2、单通道语音增强之综述
- 3、图像简史——程序员眼中的图像发展史
- 4、神经网络训练时为什么用224*224的图像块
- 5、计算机视觉中的物体检测方法
- 6、用卷积神经网络提取图像特征
如何学习yolo?
1、）预训练。使用 ImageNet 1000 类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个average池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。
2、如果你够厉害的话也可以针对v5的一个板块提出自己新的算法，比如改进CIOU之类的。文献综述好好写，论文格式好好弄。主要是因为yolo本身的思想已经很成熟了，在这个框架下的确很难做出些通用性的创新和提升。
3、用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1，v2，v3）和SSD为代表。Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。
单通道语音增强之综述
1、单通道语音增强是语音信号处理中广泛研究的课题，主要作为前端去噪模块应用在提升音质、语音通信、辅助听觉、语音识别等领域。
2、单通道和多通道语音的区别：①要求不同，内存条单通道指需要一条内存条，双通道需要最少2条内存。②内存容量不同都是单条2G的情况下，双通道是2条内存条，单通道是一条内存条。
3、语音信号增强的两种方法是：基于噪声抑制的方法和基于语音增强的方法。 基于噪声抑制的方法：噪声抑制技术旨在减少或消除语音信号中的背景噪声。它通过分析噪声的特性，然后应用适当的算法来减少其对语音信号的影响。
图像简史——程序员眼中的图像发展史
1、而图像作为承载信息最为丰富的一种媒介，在人类探索智慧的历史中，一直占据着重要的位置。
2、7年，Photoshop的主要设计师托马斯·诺尔买了一台苹果计算机（MacPlus）用来帮助他的博士论文。
3、沙苏哈(Shashua)等于2001年提出了一种基于商图像[13]的人脸图像识别与绘制技术。 该技术是一种基于特定对象类图像集合学习的绘制技术，能够根据训练集合中的少量不同光照的图像，合成任意输入人脸图像在各种光照条件下的合成图像。
4、在影像技术发明之前，动画最初的表现形式是运动的残像。最有名的，是1825年约翰·埃尔顿的商品《进入鸟笼里的鸟》。据说，纸的正面画着空鸟笼，背面画着鸟，高速旋转的话，造成的视觉残像，就像鸟进入到鸟笼一样。
5、在DC产业发展史上具有里程碑意义的第二款相机同样出于索尼之手，由此可见，该公司今天所取得的市场地位绝非“浪得虚名”。
6、模拟画像不仅出现在中国，国外历史上也有过相似的记载。利用模拟画像侦破案件被纳入科学体系则是从19世纪80年代巴黎人类学研究会的主席路易斯-阿道尔-伯尔蒂龙开始的。
神经网络训练时为什么用224*224的图像块
1、深度学习利用了ResNet-50、MobileNetV2和MaskR-CNN等神经网络的相同结构，同时接受频域信息作为输入，即使在输入大小为一半的情况下，该方法仍能将ResNet-50的前1位精度提高42%。
2、YOLOv1在预训练时采用的是224*224的输入(在ImageNet数据集上进行)，然后在检测的时候采用448*448的输入，这会导致从分类模型切换到检测模型的时候，模型还要适应图像分辨率的改变。
3、CNN广泛应用于计算机视觉的各种任务中，比如分类，检测，分割，CNN通过共享卷积核提取特征，减少网络参数数量，提高模型效率，另一方面CNN具有平移不变性，即无论特征被移动到图像的哪个位置，网络都能检测到这些特征。
4、输入层（包含图像的）应该能被2整除很多次。常用数字包括32（比如CIFAR-10），64，96（比如STL-10）或224（比如ImageNet卷积神经网络），384和512。最常用的设置是用用2x2感受野，步长为1。
计算机视觉中的物体检测方法
1、根据获得区域待检测窗口方法的不同，物体检测方法大致可分为稠密检测窗提取(蛮力搜索)和稀疏检测窗两类方法。
2、也就是每张图像有64个ROI。然后从这些ROI中挑选约25%的ROI，这些ROI和ground truth的IOU值都大于0.5。另外只采用随机水平翻转的方式增加数据集。
3、数据收集和标注：首先需要收集包含目标物体的大量图像或视频数据，并对这些数据进行标注，以为机器学习算法提供训练样本。标注可以是边界框、像素级掩码或关键点等形式。
用卷积神经网络提取图像特征
1、卷积神经网络可以看成是上面这种机制的简单模仿。它由多个卷积层构成，每个卷积层包含多个卷积核，用这些卷积核从左向右、从上往下依次扫描整个图像，得到称为特征图（feature map）的输出数据。
2、卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。
3、输出特征图的宽度和高度均为， 输出特征图的通道数为， 所以输出特征图的维度为98*98*64。
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