CV中有很多专有名词，Youki在这里记录一下~
冒号：使用中文冒号。
To this end,：为此
i.e.：也就是，即
w.r.t.：with respect to，关于，在……方面； refrain from the problem …：避免某个问题…… provided：假设，假定 whereas：（表示对比）然而
approximate：逼近； eg. Specifically, it uses a multi-objective reward 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； ep. enable better convergence, 使得更好的收敛
escape：转义； ep. or will search for the regexp . The escapes the space and treats the space as part of the pattern. Using the delimiter syntax avoids the need for escaping spaces.
hinder：阻碍。 impose：强制实行。
outperform：优于
overwrite：覆写
refine：完善 ep. During first meeting, the committee focused on refining the features of C++23, which include:
- in functions
- Safe range-based for
- Interaction of with other console outputs
- Monadic interface for
- and other features
spawn off a thread：创建一个线程
specify：指明。
suggect：提出
be superior to：优于 exp. For many developers Type Erasure is superior to inheritance with respect to dependency management. 对于许多开发人员而言，Type Erasure 在依赖管理方面优于继承。
promising：出色的
remarkable：显著的，ex. The model yielding a remarkable improvement of …
transactional：事务性的
traversed：遍历的
angle brackets：尖括号，
CEF：Chromium Embedded Framework
DEC：Decimal，十进制
GB：gigabyte
routine：例程，例行程序段；代码段
dashboard：主页
encapsulation：封装 ep. Encapsulation creates a wall between the internal representation of an object and the external view of it, it is one of the fundamental principles of object-oriented programming, besides inheritance and polymorphism (多态).
invocation：（一次）函数调用； 例如：在Python中，你可能会看到像这样的代码：
在这个例子中，“my_function(param1, param2)”就是一次函数调用，也被称为“invocation”。
idiom：习语
glossary of hardware：硬件词汇表 monitor：显示器
insight：解析
keystroke：击键，按键
polymorphism：多态
prompt：提示符。
在计算机操作系统和应用程序中，“prompt"通常用于表示一种命令行界面，该界面在等待用户输入时会显示一个特定的符号或文本，提示用户可以输入命令或其他信息。 在Linux系统中，命令行提示符通常以”$“或者”#“等符号表示。 在Win11系统中，命令提示符是一个具有黑色背景和白色文本的命令行界面，它通常被称为"命令提示符窗口”，也可以简称为"CMD窗口"。在CMD窗口中，命令提示符通常以当前目录的名称和一个">"符号作为前缀，例如：C:UsersUsername>。用户可以在命令提示符后输入各种命令和参数，然后按下回车键执行相应的操作。
slash：斜杠
scenario：（应用）场景
distribution discrepancy：分布差异 extensive experiment：大量实验 garner robust solutions：获得更加鲁棒的解决方案 miscellaneous：其它，eg. 缩写“misc”在MMDet中表示其它项； Miscellaneous applications：其它应用
arithmetic operation：四则运算（addition, subtraction, multiplication, division）
slope：斜率 affine transformation：仿射变换，
AGI：General Artificial Intelligence，通用人工智能
referee：审稿人
arithmetic：运算 hyperparameter tuning：超参数调整，（调参） epoch：轮次 the outlier points：离群点
recall：召回率。 accuracy：准确率。
token：词牌 tokenization：分词
aspect ratio：长宽比 bottleneck block：瓶颈件 intensity：光照 NMS：Non-Maximum Suppression，非极大值抑制 region proposal：候选区 RPN：Region Proposal Network，区域建议网络
prompt：提示
corpora：语料库。
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。
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。
ImageNet：《ImageNet: A Large-Scale Hierarchical Image Database》， Li Fei-Fei团队在2009年提出ImageNet数据集。
GELU: Gaussian Error Linear Unit，《Gaussian Error Linear Units (GELUs)》，2020年提出的激活函数。
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。
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。
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。
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。
FastRCNN: Fast R-CNN，《Fast R-CNN》，Ross Girshick对RCNN进行了改进。
Dropout: Drop out，《Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors》，Hinton团队在2012年提出Dropout模块。
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。
Announcement：公告
Control Panel：控制面板
freighter：货轮
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