计算机视觉面试复习题目

简介：
本资料汇集了计算机视觉领域常见的面试问题和解答，旨在帮助求职者准备技术面试，涵盖图像处理、模式识别及深度学习等多个方面。 CNN在图像处理上表现出色的原因在于它能够通过数据驱动的方式学习特征提取，从而获得比手工设计的特征更为优秀且丰富的特性。深层网络结构可以捕捉到更加复杂的模式，并从中抽取更复杂、抽象的信息。 与普通的深度神经网络相比，卷积神经网络（CNN）具有两个显著优势：参数共享和稀疏连接。前者通过在不同图像区域间共享相同的卷积核来减少模型的参数数量；后者则仅限于局部视野内的节点进行连接，减少了计算量并避免了过拟合现象的发生。 此外，池化层的存在使整个网络具备了一定程度上的平移不变性（即无论物体出现在图中的哪个位置，其特征表现形式保持一致）。 具体来说，在参数共享机制下, 同一卷积核应用于图像的不同区域；而在稀疏连接方面，则仅限于局部视窗内的节点相互关联。理论上讲，只要激活函数选择得当并且神经元数量足够多的话，三层的CNN就能够逼近任何输入到输出之间的连续映射关系（万能逼近定理）。