计算机视觉入门 第二期

计算机视觉入门 第二期
共10节 443人在学 课程详情
  • 计算机视觉技术基石

    • 图像处理基础
    • 图像处理进阶
  • CV领域的瑞士军刀:深度学习

    • 神经网络初步与调参技巧
    • 深度卷积神经网络原理与实践
    • 图像搜索技术
    • 大规模车辆图片搜索/重识别
  • CV的重点攻坚:目标检测、语义分割

    • 目标检测及其在无人驾驶领域的作用
    • 深度学习在图像语义分割中的应用
  • CV的技术前沿:RNN与GAN

    • RNN及其应用(image captioning and VQA)
    • 深度学习前沿:理解AlphaGo (强化学习) 和生成模型(GAN)背后的原理

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    课时介绍

    知识点1: 全卷积网络FCN; 知识点2: 基于Encoder-Decoder思想的U-Net系列方法; 知识点3: 空洞卷积和Deep Lab系列 ;实战项目: 使用TensorFlow在CoCo数据集上进行语义分割

    课程介绍

    人工智能向来有三大应用方向: CV、NLP、 语音,而计算机视觉(computer vision)作为人工智能技术应用方向的领头羊,被广泛使用到:人脸识别、安防监控、无人驾驶、医疗影像等各个领域。与此同时,也催生了一批除BAT和安防老大海康威视之外的CV独角兽,比如旷世 face++、Sense Time(商汤科技)、依图、云从。而且随着深度学习的飞速发展和硬件技术的飞跃,CV创业公司最近两年更是扎堆出现。
    公司多了,对人才的需求自然水涨船高、供不应求。本CV二期特在第期的基础, 上做全面彻底的升级、改进、强化,从CV基础出发,面向企业,竭力为社会培养工业界所需要的视觉工程师,传授学员如何运用深度学习和机器学习的最新算法,解决视觉中的各种问题。

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