计算机视觉常用算法讲解

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了计算机视觉常用算法讲解相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

图像分割(image segmentation)技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分,并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分,消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次:

  • 分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别
  • 目标检测 - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形,例如一个人或一只羊。
  • 分割 - 识别图像的部分,并理解它们属于什么对象。分割是进行目标检测和分类的基础。


从数学角度来看,图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术有了突飞猛进的发展,该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。

随着技术的普及,各家企业的框架逐渐成熟化,图像分割技术的门槛会越来越低。但是由于实际业务的不断丰富和深入,开源框架和工具也已经无法直接满足实际生产和业务需求。

那么为了让大家更好地掌握 图像分类和分割 ,邀请人工智能实战专家唐宇迪博士。专为深度学习的同学开设了
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计算机视觉常用算法讲解
讲师介绍 计算机视觉常用算法讲解
课程大纲

上课时间:8月3日-5日,每晚20:00-22:30

课程服务:录播+直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置

Day1: 深度学习必备核心算法通俗解读
  1. 神经网络模型细节知识点分析.

  2. 神经网络模型整体架构解读.

  3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.

  4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.


Day2 深度学习必备框架PyTorch实战
  1. PyTorch框架整体功能解读.

  2. 图像预处理与图像增强实例.

  3. 图像分类项目流程分析.

  4. 预训练模型的作用与效果.


Day3 图像分割与目标检测实战
  1. 图像分割算法解读.

  2. Unet算法实例应用.

  3. 物体检测算法解读.

  4. YOLOV5实例应用.

注:本次训练营会PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在 8月5日 统一发给完成全部作业且3天都到课的同学。

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