你将收获

掌握数据的获取和整理,使用

掌握图像分类任务

掌握目标检测任务

掌握图像分割任务

适用人群

本课程适合深度学习计算机视觉相关岗位的同学系统性完成学习,要求参与学习的同学拥有Python,C++编程基础,了解卷积神经网络。

课程介绍

【超实用课程内容】

本次课程是一门从新手到掌握计算机视觉各项核心基础技术的课程,包括数据的使用,模型的设计和优化,模型和数据的可视化,图像分类任务,图像分割任务,目标检测任务。


【超人气讲师】
龙鹏 | CEO/董事长/总经理

先后就读于华中科技大学、中国科学院,先后就职于奇虎360AI研究院,陌陌深度学习实验室,6年计算机视觉从业经验,拥有丰富的传统图像算法和深度学习图像项目经验,著有畅销书《深度学习之图像识别:核心技术与案例实战》。


【课程如何观看?】

PC端:https://edu.csdn.net/course/detail/26257

移动端:CSDN 学院APP(注意不是CSDN APP哦)

本课程为录播课,课程永久有效观看时长,但是大家可以抓紧时间学习后一起讨论哦~


【送购课礼包】

购课后添加微信:jtedu2020,按提示领取编程大礼包!


【还有学员专享增值服务】

1.社群答疑

关于课程的问题都可在微信答疑群随时提问,授课老师会进行集中答疑

 

2.源码开放

课件、课程案例代码完全开放给你,你可以根据所学知识,自行修改、优化

下载方式:电脑登录课程链接,点击右下方课程资料、代码、课件等打包下载

本课知识点

计算机视觉可视化数据优化技术设计深度学习人工智能机器学习

课程目录

学员评价

4.8
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  • brid_fly 2020-08-04 16:23

    [ 学习 22 分时评价 ] 学习资料不全答疑不及时备课充分
    3.0分

    结合实际环境来教学会比较好,或者写Demo在讲解,谢谢。

  • 青情树 2020-07-20 16:31

    [ 学习 02 小时 26 分时评价 ] 经验丰富增加一些练习备课很充分
    5.0分

    将计算机视觉的三大任务讲得很清晰。

  • weixin_42473524 2020-04-01 17:43

    5.0分

    对于我这个IT菜鸟来说,课程内容还是太高阶了。

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同学笔记

  • weixin_43639981 2020-06-29 12:13:22

    来源:图像分类模型 查看详情

    数据增强:从有限数据做无数中变化;提高模型的泛化能力;AlexNet VGGNet

    有监督方法:单样本(颜色变换:噪声模糊颜色扰动 几何变换:翻转旋转缩放裁剪 不改变图片本身内容 更改空间分部) 、多样本(Sample pairing Mixup 线性差值)

    无监督方法:生成模型(生成对抗网络)、增强规则学习(学习已有数据增强操作的组合)

     

  • weixin_43639981 2020-06-28 12:38:21

    来源:数据增强 查看详情

    数据整理:

    统一格式、错误数据清除、相似图去重、数据预处理、数据标注

    统一格式:图片格式统一;名字统一(indexxx.png);

    错误数据去重:模型筛选或人工筛选 python opencv库人脸识别去除;数量少人工筛选;

    相似图去重:python-Levenshtein包,可直接安装基于Hash的去重算法;

    数据预处理:从人脸获取嘴唇区域,使用OpenCV+Dlib定位嘴唇的关键点;

    数据标注:Labelme 标注工具;github;  

  • weixin_43639981 2020-06-28 12:24:35

    来源:数据获取 查看详情

    公开数据集:MINIST 必须使用到的一个基准;CIFRAR10-100 数字代表分类;PASCAL visual OBJECT;imageNet;Microsoft COCO,数据集更难更丰富 标注更精细,轮廓标注;

    自建数据集:自行采集-摄像头采集、数据众包(阿里京东众包等等)、数据爬虫(图片与数据爬虫);

    爬虫工具:Image Downloader 配置软件环境之后配置关键词等下载 github;Annie 视频爬虫 github

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