课程简介
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计算机视觉班 [从CV基础到深度学习实战
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计算机视觉班 [从CV基础到深度学习实战]
课程语言:OpenCV(C/C++编写) + Matlab + Python
所需基础:一定的编程、图像处理基础,或者说学过编程 学过点图像处理。
所需基础:一定的编程、图像处理基础,或者说学过编程 学过点图像处理。
课程特色
应用实战:从CV基础,到深度学习实战,由浅入深,每次课都推出实例应用,注重深入浅出、真枪实战。
优秀内推:优秀学员可内推BAT、flag等国内外顶级一线互联网公司。
第1课 图像处理基础
知识点1: CV背景介绍
知识点2: OpenCV完全解析基础
知识点3: 图像的基本操作:遍历图像6种方法,ROI选取等
第2课 初探计算机视觉
知识点1: VideoCapture类介绍
知识点2: Opencv编程常见错误
知识点3: Python环境搭建+语法
实战项目: 机器学习在CV中的应用(python与C++多种演示)
第3课 空域图像处理的洪荒之力
知识点1: 图像卷积运算
知识点2: 边缘检测方法:sobel,canny以及图像拉普拉斯
实战项目: 车牌识别项目
第4课 机器视觉中的特征提取与描述
知识点1: 霍夫变换
知识点2: 局部特征大汇总(GFTT,SIFT,SURF,FAST,ORB…)
实战项目: 无人车项目提示
第5课 坐标变换与视觉测量
知识点1: 相机模型
知识点2: 2D、3D、坐标变换
知识点3: 相机标定
实战项目: 增强现实技术simple VR不神秘(第四,第五讲综合演练)
第6课 卷积神经网络与迁移学习
知识点1: 分类:linear regression, neural networks
知识点2: 检测:bounding box regression
知识点3: 定位:localization
实战项目: 使用CNN进行图像识别
第7课 图像检索
知识点1: 图像检索与特征抽取
知识点2: 海量数据与快速检索
知识点3: 电商商品检索技术
实战项目: 基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例
第8课 图像标注与问答
知识点1: 语言模型介绍
知识点2: LSTM模型与标注问题
实战项目: DenseCaption in Generating Captions in Images.
第9课 3D计算机视觉
知识点1: 表面和外形重构
知识点2: 基于模型的重构
实战项目: 人脸动画
第10课 机器视觉项目实战
实战项目: 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