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七月在线 计算机视觉班 从CV基础到深度学习实战视频教程

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  • TA的每日心情

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-10-9 02:00:57 | 显示全部楼层 |阅读模式
    课程简介
    本课程课程大纲从图像处理基础、机器视觉中的特征提取与描述、坐标变换与视觉测量,到数据处理、图像搜索、深度学习在图像识别中的应用、图像标注与问答、3D计算机视觉、机器视觉项目实战。整个课程由浅入深,结合案例真枪实战,是不可多得的CV上佳课程。
    : {. |2 k6 x& P  R
    《计算机视觉班 》课程大纲
    2 @7 X: C- b- M5 o2 E" j. x4 ]4 R2 G9 o6 [0 X9 @9 [9 ~5 s
    第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础, `6 b4 j4 E; H% n
    1. CV背景介绍, Z  O3 v+ x* j/ B1 N' m) D
    2. OpenCV完全解析基础) x2 T9 V# g5 w* F# _
    3. 图像的基本操作:遍历图像6种方法,ROI选取等/ Z1 [/ |8 K1 c  u4 G8 `8 h' M  m

    ' N& V" w0 ~5 V" O
    第二讲  初探计算机视觉$ ~+ K0 S2 G% O3 a& _/ k8 V
    1. VideoCapture类介绍
    # d9 \, ?: Z" w) r5 f2. Opencv编程常见错误
    / \& V# _) G0 r; A$ o! k8 y- K3. Python环境搭建+语法5 D$ T. ~- G! I1 t# S! n
    应用:机器学习在CV中的应用(python与C++多种演示)/ H" g7 |4 m+ K' c
    6 k- N1 |& `& C( d3 `2 _/ T9 G% N6 s
    第三讲 空域图像处理的洪荒之力% W! c# W7 M( C
    1. 图像卷积运算+ E! W7 J# B- N% i' d
    2. 边缘检测方法:sobel,canny以及图像拉普拉斯
    : x; i5 i* X6 w7 B应用:车牌识别项目3 e) M2 n. w5 k9 V* l9 m

    ! ]" ~3 [/ A4 i3 |+ v! I6 P
    第四讲:机器视觉中的特征提取与描述
    7 r( C* n4 z- @- v9 j+ J$ S) u5 R1. 霍夫变换# [3 F4 W  ~+ C' B  P9 @# V+ O
    2. 局部特征大汇总(GFTT,SIFT,SURF,FAST,ORB…)9 R' A* d# y4 j* U$ [* y
    应用:无人车项目提示
    ! f! \; P0 R/ S$ r6 ?+ N1 z% L- }5 L
    第五讲:坐标变换与视觉测量
    + |$ h. ?. b: Y1. 相机模型( N7 z. Z. E$ j- H5 }2 y- P" }
    2. 2D、3D、坐标变换
    $ ?; z) O8 a2 T) Z% n& ^3 k( K3. 相机标定# P2 u2 |8 i4 B# Q
    应用:增强现实技术simple VR不神秘(第四,第五讲综合演练)
    . G( z2 x' P- e+ x
    7 \% R  f9 I, v( u) ^$ S5 q! U! @* f& b
    第六讲:深度学习在图像识别中的应用; e4 x+ `2 c4 Y& Q+ E
    分类:linear regression, neural networks0 C& a, F+ ^, Z1 u
    检测:bounding box regression3 \3 B  B$ S4 o  P9 d0 y3 D
    定位:localization- p) y. T7 I# t( b% Y6 u
    应用:使用CNN进行图像识别
    ( d$ y1 c1 p( W' \- d: h$ _
    / O2 p  p- i& D& h! g第七讲:图像检索# G" Y: u) d5 T2 S# C) {
    1. 图像检索与特征抽取
    : M0 W2 q: L2 {+ u2. 海量数据与快速检索" |7 t& {% c( s" L
    3. 电商商品检索技术
    4 d2 X/ m6 P& B* m" O" I, g应用:基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例

    4 Y$ A/ H$ C8 i6 _! N1 Y
    " H6 m8 Q' h% ^* i, N6 X第八讲:图像标注与问答
    , h: u  s/ s8 A# Z1. 语言模型介绍( Y+ Z1 W3 ~, E; _# q
    2. LSTM模型与标注问题
    # P3 i8 z7 c* s% @3. 应用:DenseCaption in Generating Captions in Images." a2 @7 ~) _/ R  _3 _. l. A

    5 T% t* p- R% [) v( c0 H0 B第九讲:3D计算机视觉0 y* y" E, Y5 e
    1. 表面和外形重构# p( i- A, H6 m6 Z  w
    2. 基于模型的重构% H. n3 h  B7 O- s7 q" c
    3. 应用:人脸动画0 i+ Y6 A7 p5 `1 H. J
    $ J" A9 [; ?; A2 y" ?+ w
    ' j4 f8 e4 O% B0 c' N7 j  L2 c
    第十讲:机器视觉项目实战% s: Y, g( ^9 b9 a
    CV 实战:以鲸鱼识别为例,利用深度学习解决Kaggle竞赛中的图像分类问题

    * b+ `% o, c: r8 G7 x
    " @. k2 |3 u/ Q& D2 g
    链接:
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    3 i% O% F! a3 u3 V2 F; j

    0 H5 j0 T6 P1 r* `- q, B

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  • TA的每日心情
    慵懒
    3 天前
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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2017-10-9 08:34:44 | 显示全部楼层
    O(∩_∩)O谢谢
  • TA的每日心情
    开心
    2020-3-12 22:49
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    发表于 2017-10-9 10:10:00 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
    奋斗
    4 天前
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    发表于 2017-10-9 10:22:19 | 显示全部楼层
    七月在线 计算机视觉班 [从CV基础到深度学习实战]视频教程
  • TA的每日心情
    开心
    2020-9-6 19:40
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    [LV.6]常住居民II

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    发表于 2017-10-9 15:30:09 | 显示全部楼层
    感谢分享
  • TA的每日心情
    奋斗
    2020-10-20 09:22
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2017-10-9 17:40:28 | 显示全部楼层
    好资源,感谢分享
  • TA的每日心情
    开心
    5 天前
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2017-10-9 17:46:48 | 显示全部楼层
    学习了
  • TA的每日心情
    开心
    2020-1-14 13:58
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2017-10-9 18:58:28 | 显示全部楼层
    阿萨达是大所大所多啊实打实大
  • TA的每日心情
    开心
    2020-10-15 08:26
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    [LV.8]以坛为家I

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    发表于 2017-10-9 19:23:34 | 显示全部楼层
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    2019-9-19 09:25
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    [LV.9]以坛为家II

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    发表于 2017-10-9 19:37:45 | 显示全部楼层
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