XX-计算机视觉的深度学习实践
最近更新 2022年07月14日
资源编号 25609

#独家
XX-计算机视觉的深度学习实践

2022-07-14 python 13,843
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详情介绍

计算机视觉的深度学习实践课程介绍:

在所有人工智能的应用方向上,计算机视觉/机器视觉图像处理的落地应用最为成熟,近两年的技术发展是最为迅猛,需要的人才量也是最大。该课程希望能带给你获得以下成长:

1计算机视觉领域的重点研究问题。由浅入深得讲解数字图像的存储、预处理、特征提取,以及在深度学习兴起之前计算机视觉领域所取得的成就。
2专门介绍深度学习的基础理论知识,包括神经网络的基本原理,以及深度学习对于传统神经网络的关键改进。
3重点介绍深度学习模型在计算机视觉领域的应用。具体涉及在计算机视觉领域如何应用卷积神经网络(CNN)、区域卷积网络(R-CNN)全卷积网络(FCN)、循环神经网络(RNN)、长短时记忆单元(LSTM)、生成对抗网络(GAN)等解决图像应用的难点

课程目录:

——/小象-计算机视觉的深度学习实践/
├──代码
| ├──代码.zip 3.56G
| ├──ch10.zip 200.93M
| ├──ch11.zip 2.84G
| ├──ch12.rar 1.79G
| ├──ch13.zip 134.01M
| ├──ch14.zip 13.65M
| ├──ch7.rar 685.37M
| ├──ch8.zip 177.89M
| └──ch9.rar 2.07G
├──课件.zip
└──视频
| ├──章节1.课程概述
| ├──章节2.图像预处理
| ├──章节3.图像特征与描述
| ├──章节4.未有深度学习之前
| ├──5.神经网络与误差反向传播算法
| ├──6.深度学习基础
| ├──7.图像分类
| ├──8.图像检索
| └──9.目标检测_上
| ├──10.目标检测_下
| ├──11.通用场景图像分割
| ├──12.医疗影像分割
| ├──13.图像描述(图说)
| ├──14.图像生成
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