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计算机视觉应用基础

2022-07-12 python 9,824
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详情介绍

计算机视觉应用基础课程介绍:

计算机视觉是当下人工智能产业落地最广泛的领域,深度学习已成为其大多数细分方向研究的标配方法,这也导致了相当一部分的计算机视觉的入门者,一上来就只关注深度学习以及相应的开源代码,但她们终究会发现自己对于进一步创作步履维艰,究其原因在于基础不扎实甚至空缺,一个领域的研究总会有发展脉络,不断在前人成果的基础上创新,那些被称之为经典的方法就是整个脉络中关键的节点,值得渴望深入研究和创新的人熟悉,因此,我们溯本清源,推出了这门课程,为大家细致讲解图像分割、目标跟踪、目标检测三大主流方向的经典方法。

课程目录:

SL--计算机视觉应用基础
├─ 第1章:图像分割:基于统计模型的图像分割
│ ├─ 第1节:图像分割简要叙述
│ │ ├─ 任务4-1:【课件】基于统计的图像分割.pdf
│ │ └─ 任务4-2:图像分割概述.mp4
│ ├─ 第2节:基于统计的图像分割
│ │ └─ 任务5:基于统计的图像分割.mp4
│ └─ 第3节:作业
│ ├─ L1homework.rar
│ ├─ 任务6-1:作业视频.mp4
│ ├─ 任务6-2:【视频】代码框架介绍.mp4
│ ├─ 任务6-3:【作业】第一章.png
│ ├─ 任务7-1:第一章第一题思路提示.mp4
│ ├─ 任务7-2:第一章第二题思路提示.mp4
│ ├─ 任务7-3:第一章第三题思路提示.mp4
│ └─ 第一章作业讲评-曹志文.pdf
├─ 第1节:课程介绍
│ ├─ 任务2:【视频】计算机视觉应用基础课程介绍.mp4
│ └─ 任务3:【视频】计算机视觉概述.mp4
├─ 第2章:图像分割:基于主动轮廓的图像分割
│ ├─ 第1节:基于主动轮廓的图像分割
│ │ ├─ 任务8-2:基于主动轮廓的图像分割.mp4
│ │ └─ 第2章基于主动轮廓的图像分割.pdf
│ ├─ 第2节:Snake算法实现
│ │ └─ 任务9:Snake算法实现.mp4
│ ├─ 第3节:GVFSnake算法
│ │ └─ 任务10:GVFSnake算法.mp4
│ ├─ 第4节:代码及作业
│ │ ├─ ch2_hw.zip
│ │ ├─ 任务12:【作业】第二章.png
│ │ ├─ 第二章作业讲评-胡思杰.pdf
│ │ └─ 视频11-2:【视频】代码讲解.mp4
│ └─ 第5节:补充材料
│ ├─ 任务13-1:【视频】梯度下降补充资料.mp4
│ ├─ 任务13-2:【视频】GVF补充资料.mp4
│ └─ 任务13-3:【视频】Snake补充资料.mp4
├─ 第3章:图像分割:基于水平集的图像分割
│ ├─ 第1节:CV图像分割模型
│ │ ├─ 任务14-2:基于水平集的图像分割(上).mp4
│ │ ├─ 第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第1部分-赵松2020.10.2.pdf
│ │ └─ 第3章_图像分割_基于水平集的图像分割_第2部分-赵松2020.10.2.pdf
│ ├─ 第2节:CV分割模型的改进
│ │ └─ 任务15:Chan-Vese模型(CV模型).mp4
│ ├─ 第3节:水平集分割模型代码分析
│ │ ├─ 任务16:基于水平集的图像分割(下).mp4
│ │ └─ 任务17:Multi Phase模型.mp4
│ └─ 第4节:作业实践
│ ├─ HW_ch3.rar
│ ├─ 任务18-1:作业.mp4
│ ├─ 任务18-2:【视频】代码框架讲解.mp4
│ ├─ 任务18-3:【作业】第三章.png
│ └─ 第三章作业讲评-赵泽宇同学.pptx
├─ 第4章:图像分割:交互式图像分割
│ ├─ 第1节:交互式图像分割简介
│ │ ├─ 20-2:课程内容概述.mp4
│ │ ├─ 20-3:引言.mp4
│ │ ├─ 任务18-1:作业.mp4
│ │ ├─ 任务18-2:【视频】代码框架讲解.mp4
│ │ └─ 第4章_图像分割_交互式图像分割-赵松.pdf
│ ├─ 第2节:Graph Cuts(图割)方法以及改进
│ │ ├─ 21-1:Graph Cuts(图割).mp4
│ │ └─ 21-2:图割改进.mp4
│ ├─ 第3节:基于标签学习的交互式分割
│ │ ├─ 22-1:另一角度看Graph Cuts.mp4
│ │ ├─ 22-2:基于标签学习的交互式图像分割.mp4
│ │ ├─ 22-3:【作业】第四章.png
│ │ └─ hw_ch4.zip
│ └─ 第4节:作业框架讲解
│ ├─ 任务23-1:【视频】作业框架讲解及补充知识.mp4
│ ├─ 任务23-3:作业讲解1_build_map.mp4
│ ├─ 任务23-4:作业讲解2_BFS.mp4
│ └─ 第四章作业讲评-何志豪.pdf
├─ 第5章:图像分割:基于模型的运动分割
│ ├─ 第1节:运动目标检测简介
│ │ ├─ 24-2:运动目标分割概述.mp4
│ │ ├─ 24-3:参数估计简述.mp4
│ │ └─ L5基于模型的运动分割.pdf
│ ├─ 第2节:混合高斯背景建模
│ │ └─ 任务25:混合高斯背景建模算法.mp4
│ └─ 第3节:作业
│ ├─ 26-1:作业视频.mp4
│ ├─ 26-3:【作业】第五章.png
│ ├─ hw_ch5.rar
│ ├─ 任务26-2:【视频】代码框架讲解.mp4
│ └─ 第五章作业讲评-杨博荃.pdf
├─ 第6章:目标跟踪:基于光流的点目标跟踪
│ ├─ 第1节:目标跟踪简介
│ │ ├─ 任务28-2:目标跟踪简介.mp4
│ │ └─ 第6章目标跟踪光流.pdf
│ ├─ 第2节:光流以及基于光流的跟踪
│ │ └─ 任务29:光流.mp4
│ ├─ 第3节:基于光流目标跟踪的代码分析
│ │ └─ 任务30:基于光流的目标跟踪.mp4
│ └─ 第4:实践作业
│ ├─ hw_ch6.rar
│ ├─ 【作业】第6章.png
│ ├─ 任务31-2:【视频】代码讲解.mp4
│ └─ 第六章作业讲评-谢忱.pdf
├─ 第7章:目标跟踪:基于均值漂移的块目标跟踪
│ ├─ 第1节:均值漂移算法提出原因
│ │ ├─ 任务33-2:模板匹配算法跟踪.mp4
│ │ └─ 第7章目标跟踪Mean-shift.pdf
│ ├─ 第2节:核密度估计
│ │ └─ 任务34:核密度估计.mp4
│ ├─ 第3节:基于均值漂移的目标跟踪算法
│ │ └─ 任务35:均值漂移算法 截取视频.mp4
│ ├─ 第4节:基于均值漂移目标跟踪算法的代码分析
│ │ └─ 任务36:基于均值漂移的目标跟踪.mp4
│ └─ 第5节:作业
│ ├─ 37:【作业】第七章.png
│ ├─ HW7.rar
│ ├─ 任务37-1:作业.mp4
│ └─ 任务37-2:【视频】代码框架讲解.mp4
├─ 第8章:目标跟踪:基于粒子滤波的目标跟踪
│ ├─ 第1节:自顶向下的跟踪基础
│ │ ├─ 任务39:自顶向下的跟踪基础.mp4
│ │ └─ 第8章_目标跟踪_粒子滤波.pdf
│ ├─ 第2节:蒙特卡洛模拟
│ │ └─ 任务40:蒙特卡洛.mp4
│ ├─ 第3节:基于粒子滤波的目标跟踪算法
│ │ └─ 任务41:基于粒子滤波的跟踪算法.mp4
│ └─ 第4节:作业
│ ├─ 42:【作业】第八章.png
│ ├─ hw_ch8.rar
│ └─ 任务42-2:作业讲解.mp4
└─ 第9章:目标跟踪:基于核相关滤波的目标跟踪
├─ 第1节:相关滤波
│ ├─ 任务44:相关滤波.mp4
│ └─ 第9章_目标跟踪_相关滤波.pdf
├─ 第2节:MOSSE
│ └─ 任务45:MOSSE.mp4
├─ 第3节:跟踪方法总结与展望
│ └─ 任务46:跟踪方法总结与展望.mp4
└─ 第4节:作业
└─ 任务47:【作业】第九章.png
├─ 第10章 检测识别:一般目标检测识别之特征
│ ├─ 第1节 目标检测识别一般流程
│ │ ├─ 任务49:【视频】目标检测简介.mp4
│ │ └─ 第10章目标检测识别_特征.pdf
│ ├─ 第2节 特征检测简介
│ │ └─ 任务50:【视频】特征检测简介.mp4
│ ├─ 第3节 边缘检测与角点检测
│ │ ├─ 任务51-1:【视频】边缘检测.mp4
│ │ └─ 任务51-2:【视频】角点检测.mp4
│ └─ 第4节 SIFT特征简介
│ ├─ 任务52-1:【视频】SIFT特征.mp4
│ └─ 任务52-2:【作业】第十章.png
├─ 第11章 检测识别:一般目标检测识别之分类器
│ ├─ 第1节 线性回归
│ │ ├─ 任务53-2:线性回归.mp4
│ │ └─ 第11章:目标检测识别.pdf
│ ├─ 第2节 支持向量机
│ │ └─ 任务54:支持向量机.mp4
│ └─ 第3节 Adaboost
│ ├─ 56:【作业】第十一章.png
│ └─ 任务55:Adaboost.mp4
├─ 第12章 检测识别:基于模型拟合的目标检测
│ ├─ 任务61:【作业】第十二章.png
│ ├─ 第1节 前言
│ │ ├─ 任务58:前言.mp4
│ │ └─ 第12章:目标检测识别.pdf
│ ├─ 第2节 霍夫变换与直线检测
│ │ └─ 任务59:霍夫变换与直线检测.mp4
│ └─ 第3节 RANSAC与直线检测
│ └─ 任务60:RANSAC与直线检测.mp4
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