1 前言

CV中有很多专有名词，Youki在这里记录一下~

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冒号：使用中文冒号：。

2 逻辑用语

w.r.t.：with respect to，关于，在……方面；
refrain from the problem …：避免某个问题……

3 动词表达

approximate：逼近；
eg. Specifically, it uses a multi-objective reward ACC(m)×[LAT(m)/TAR]wACC(m)\times[LAT(m)/TAR]^wACC(m)×[LAT(m)/TAR]w to approximate Pareto-optimal solutions,…

are dedicated to doing…: 致力于；

await：vt. = wait for。

comply with：遵守

denote：表示
enable: 使能；
eg. enable better convergence, 使得更好的收敛

hinder：阻碍。
impose：强制实行。

specify：指明。

4 专业名词

dashboard：主页。

5 短语表达

distribution discrepancy：分布差异
garner robust solutions：获得更加鲁棒的解决方案
Miscellaneous applications：其它应用

6 高等数学

affine transformation：仿射变换，y⃗=Ax⃗+b⃗\vec{y} =A\vec{x} + \vec{b}y=Ax+b

7 评价分数

recall：召回率。
accuracy：准确率。

6 深度学习

hyperparameter tuning：超参数调整，（调参）

6 计算机视觉
intensity：光照。

bottleneck block：瓶颈件。

7 自然语言处理
token：令标。

corpora：语料库。

6 专业名词
arithmetic operations: 四则运算。

cross-modal: 跨模态。

curvature: 曲率。

determinant：行列式。

dominant orientation：主方向。就是在传统的特征点算法（例如：SIFT）中，会提取出关键点的梯度方向信息，其中趋势最高的梯度方向被称为主方向，有时也会存在副方向。

eigenvector：特征向量。

eta：预计剩余时间。其实就是短语 estimated time of arrival，预计到达时间，这里引申为“预计剩余时间”。

homography：单应矩阵。即：在两张图中，存在四个对应点（，比如：两张图都是一本书，这四个点分别是书的四个顶点），这四组对应点计算得出的变换矩阵，称为homography。

IoU：Intersection over Union，交并比。IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值。

integral：积分。

kernel：核。其实就是对应图像某个邻域的滤波器模板。

line segment：[数] 线段。

median blur：中值滤波。

octave：图组。对于一张图片，使用高斯滤波生成不同尺度下的图片，这一组图片我们称为octave图组。

orientation assignment：方向分配。指在特征点提取算法中，需要为特征点确定特征方向。

pooling：池化。就是下采样操作。

ROI：region of interest，候选框，也写作 region proposal。

ROI pooling：ROI池化。也就是，对已有的 feature map按照ROI的尺寸进行池化操作，获得ROI对应的ROI特征图。

region proposal：候选框，也写作ROI。

SVD：奇异值分解。singular value decomposition，在PCA降维中会用到。

scalar：标量。

subtract：减去（减法运算）。

stationary point：驻点。一阶导数为0的点。

trace：（矩阵的）迹。在线性代数中，一个n×n矩阵A的主对角线（从左上方至右下方的对角线）上各个元素的总和被称为矩阵A的迹（或迹数），一般记作tr(A)。

uniformly distributed：【形容词】（满足）均匀分布的。（normal distribution：正态分布）

uniform distribution：均匀分布。

4 学术用语

issue：（出版物的）期，号。
refine：改进。
refinement：改进。
phase：阶段。指算法的某个阶段或者步骤。
proofread：校对。

5 计算机视觉

ImageNet：《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》， Li Fei-Fei团队在2009年提出ImageNet数据集。

[2009_ImageNet](http://vision.stanford.edu/pdf/ImageNet_CVPR2009.pdf)

GELU: Gaussian Error Linear Unit，《Gaussian Error Linear Units (GELUs)》，2020年提出的激活函数。

[2020_GELU](https://arxiv.org/abs/1606.08415)

AlexNet: Alex proposing the Networks，《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》，Alex等人在2012年提出的主干网络。

[2012_AlexNet](http://www.cs.cmu.edu/~epxing/Class/10715-14f/reading/imagenet.pdf)

GoogLeNet：GoogLe (Google，谷歌) proposing the Netwokrs，《Going Deeper with Convolutions》, Google团队在2014年推出的主干网络。

[2014_GoogLeNet](https://arxiv.org/abs/1409.4842)

SPPNet: Spatial Pyramid Pooling Networks，《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》, Kaiming在2014年提出了SPP结构。

[2014_SPPNet](https://arxiv.org/abs/1406.4729)

RCNN: Region-based Convolutional Networks，《Region-based convolutional networks for accurate object detection and segmentation》, Ross Girshick等人提出的目标检测器，开创性的工作。

[2015_RCNN](http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download;jsessionid=AF8817DD0F70B32AA08B2ECBBA8099FA?doi=10.1.1.715.2453&rep=rep1&type=pdf)

FastRCNN: Fast R-CNN，《Fast R-CNN》，Ross Girshick对RCNN进行了改进。

[2015_FastRCNN](https://arxiv.org/abs/1504.08083)

Dropout: Drop out，《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》，Hinton团队在2012年提出Dropout模块。

[2012_Dropout](https://arxiv.org/abs/1207.0580)

XavierInit: Xavier proposing the Initialization，《Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks》，Xavier等人在2010年提出XavierInit初始化方法。

[2010_XavierInit](http://proceedings.mlr.press/v9/glorot10a/glorot10a.pdf)

6 遥感图像处理

freighter：货轮。

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