终于有人把计算机视觉讲明白了 。。。

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了终于有人把计算机视觉讲明白了 。。。相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

机器学习是目前比较热门的技术,包含深度学习、强化学习、对抗学习、对偶学习、迁移学习、分布式学习、以及元学习等内容。得益于大数据、大模型、大计算的发展,深度学习在计算机视觉、语音处理、自然语言方面相继取得了突破,达到甚至超过了人类水平。 

关于深度学习,网上的资料和教程很多,但是质量不一而足。而且很多也比较零散不成系统。对于初学深度学习的小白,如何避免踩坑、更好更快的掌握相关技能呢?下面给大家几点建议,学习深度学习的同学可以参考:

1、Python快速入门

从零开始掌握Python基础知识点,搭建所需环境并熟悉jupyter notebook编程方法。掌握Python核心语法,熟练完成基础编程任务。

2、深度学习入门

掌握神经网络算法原理,理解神经网络的工作原理与应用领域。熟悉CNN与RNN网络架构,掌握各大经典网络组成与应用方法。


3、深度学习必备框架实战Pytorch+TensorFlow

工业界用的最多的深度学习框架,也是谷歌各大开源项目必备框架,需要掌握TensorFlow与Pytorch框架核心使用方法,熟练使用框架构建深度学习项目。

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4、OpenCV计算机视觉实战(Python版)

计算机视觉必备神器,主要包括图像处理与建模常用方法,掌握图像处理必备方法及其功能实现,熟练使用OpenCV框架进行计算机视觉项目开发。

5、计算机视觉核心大项目实战

内容包括当下计算机视觉核心检测项目,面试与实际工作进阶必备项目。掌握经典检测算法论文思想,掌握算法中的全部核心知识点,结合开源项目逐行解读每一行源码并将项目应用到自己的任务中。

6、对抗生成网络大项目实战

内容包括当下对抗生成网络经典算法机器项目实战,从基本GAN模型开始讲起,逐步过度到当下流行的更大的GAN模型,详解算法源码,结合Pytorch框架进行源码解读及项目应用。

7、行人重识别系列项目

掌握行人重识别领域当下经典算法思想及其源码实现方法,结合实际任务进行项目开发。

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以上技术如何学习才能快速入门并精通呢?

当真正开始学习的时候难免不知道从哪入手,导致效率低下影响继续学习的信心。

但最重要的是不知道哪些技术需要重点掌握,学习时频繁踩坑,最终浪费大量时间,所以有一套实用的视频课程用来跟着学习是非常有必要的。

计算机视觉14天训练营教程(含源码课件)
内容主要从Python核心模块入手,系统讲解图像处理模块,从工具、理论及项目实施方面入手,带领学员学习和掌握图像处理神经网络。同时,通过本训练营课程及四个项目实战,深度实践CNN等深度学习图像处理模型,实现文字识别,文本识别,图像识别等。


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