2018七月算法-机器视觉班 [从CV基础到深度学习实战

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    发表于 2018-3-1 00:00:00 | 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。

    《计算机视觉班 》课程大纲6 y$ o# d) x! x* U
    9 G0 A! r5 U! l' ^. ^8 s- y
    第一讲 工欲善其事必先利其器——图像处理基础9 s! @& j: ]: U+ h0 Y) ^- U3 ?
    1. CV背景介绍
    2. OpenCV完全解析基础0 ?9 q# H4 \, o5 G
    3. 图像的基本操作:遍历图像6种方法,ROI选取等! L3 u  ?: }( c7 x  X8 ]# [, c

    第二讲  初探计算机视觉, s) V" Y1 V- ~6 A! L' M' o8 g/ K
    1. VideoCapture类介绍
    2. Opencv编程常见错误/ Q8 ^% C0 b2 ^( {. A: S
    3. Python环境搭建+语法
    应用:机器学习在CV中的应用(python与C++多种演示)6 z0 F  t2 E) l8 a& y& M

    第三讲 空域图像处理的洪荒之力
    1. 图像卷积运算
    2. 边缘检测方法:sobel,canny以及图像拉普拉斯4 Z* N1 s/ y/ M( u
    应用:车牌识别项目
    ! d0 |# c" ~  @1 H: ?; x
    第四讲:机器视觉中的特征提取与描述
    1. 霍夫变换
    2. 局部特征大汇总(GFTT,SIFT,SURF,FAST,ORB…)
    应用:无人车项目提示
    7 q* y, |3 N4 Y3 c
    第五讲:坐标变换与视觉测量6 Z' e: b/ p, Y1 g: Y: M3 t; S
    1. 相机模型$ D$ @1 f5 A- _2 l. P: K
    2. 2D、3D、坐标变换/ ~8 ?' F& a( F; _9 }9 z
    3. 相机标定
    应用:增强现实技术simple VR不神秘(第四,第五讲综合演练)# \+ t$ o- a+ W! G
    9 p+ w" d3 ^* ]/ J# A" G% D6 x6 f! {
    ( H4 o. x- P: F! ]) W3 ^  b
    第六讲:深度学习在图像识别中的应用
    分类:linear regression, neural networks
    检测:bounding box regression) a2 L7 C$ c% v, f' l; C3 w: j* j
    定位:localization' }! K8 s9 J. r8 t" g
    应用:使用CNN进行图像识别

    第七讲:图像检索& Y7 ~& L8 k4 O
    1. 图像检索与特征抽取& H) f  u5 p5 ?* }. E5 M
    2. 海量数据与快速检索
    3. 电商商品检索技术
    应用:基于Tensorflow与近似最近邻查找的图像检索示例


    第八讲:图像标注与问答) K  J- `) b/ v; C- k
    1. 语言模型介绍
    2. LSTM模型与标注问题
    3. 应用:DenseCaption in Generating Captions in Images.1 K1 F# V) j8 T' P3 C* X7 P

    第九讲:3D计算机视觉
    1. 表面和外形重构
    2. 基于模型的重构
    3. 应用:人脸动画
    5 V. u$ Z; i9 L/ N8 w/ q

    第十讲:机器视觉项目实战
    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

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  • TA的每日心情
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