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        計算機視覺:從入門到精通,極限剖析圖像識別學習算法培訓課程

         
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        部份程大綱
         
        • 階段1 圖像預處理
          第一部份:OpenCV 及圖像處理基礎
          知識點:圖像處理,灰度值提取,Histogram提取
          第二部份:OpenCV進階:圖像濾波,特征提取及匹配
          知識點:Sift,視覺和圖像變換, 邊緣檢測算法等
          第三部份:實踐:利用KNN算法和OpenCV進行手寫字符識別

          階段2: 創建自己的圖像識別神經網絡
          第四部份:深入理解神經網絡的前向傳遞和反向傳播及其物理意義
          知識點:Loss function,交叉熵代價函數,梯度下降法求導
          第五部份:訓練你自己的網絡,重點為調參和工作中用到的一些技巧
          知識點:Loss function,交叉熵代價函數,梯度下降法
          第六部份:卷積神經網絡(RNN)在圖像分類識別中的應用(附python編程和算法解析)
          知識點:數據輸入層,卷積計算層,激勵層(Sigmoid,Tanh,ReLu,ELU),池化層,全聯接層,Batch Normalization, 學習率
          第七部份:實踐,不使用任何工具包,訓練一個屬于你自己的神經網絡進行手寫字符識別

          系列3. 深度卷積神經網絡進階
          第八部份:不同的神經網絡類別和應用
          知識點:調參基本技巧,向量點積
          第九部份:深度卷積神經網絡原理及實踐
          知識點,神經網絡的遷移學習技巧
          第十部份:搭建圖片搜索系統,深入理解Triplet Loss 及其訓練技巧
          第十一部份:實踐:使用Tensorflow/Keras搭建神經網絡,進行圖像分類

          階段4: 目標檢測和LSTM標注法
          第十二部份: 目標檢測算法
          知識點:Fast RCNN , Faster RCNN, Yolo, SSD
          第十三部份:LSTM 標注學習
          第十四部份:實踐:使用Tensorflow/Keras在數據集上進行目標檢測


         

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          備.案.號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)...............
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