视觉目标跟踪实战

视觉目标跟踪实战
共6节 417人在学 课程详情
  • 目标分析与视觉跟踪简介及预备知识

    • 视觉跟踪概览与环境配置
    • 图像识别与检测
  • 基于深度学习的单目标跟踪

    • 单目标跟踪介绍
    • 优化后的孪生网络
  • 基于深度学习的多目标跟踪

    • 多目标跟踪介绍
    • 基于RNN的多目标跟踪

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    课时介绍

    知识点1: 视觉跟踪简介; 知识点2: 视觉跟踪应用方向; 知识点3: 学习视觉跟踪需要具备哪些基础; 知识点4: Linux系统:基本操作,配置工程,常见问题解决; 知识点5: IDE:Pycharm,vim, nano安装配置,调试,问题解决; 知识点6: 第三方库的安装:CUDA,cudnn,OpenCV,Pytorch,Pandas等 ;实战项目: Ubuntu下运行MNIST项目(Pytorch)

    课程介绍

    视觉是人类认知世界的重要途径之一。计算机视觉在人工智能领域和物联网感知层有着举足轻重 的地位。视觉跟踪技术作为计算机视觉领域的热门课题之一, 对图像序列中的运动目标进行检测、提取、识别和跟踪,获得运动目标的运动参数,如位置、速度、加速度和运动轨迹等,从而进行下一步的处理与分析,实现对运动目标的行为理解,根据实际需求来完成进一步的检测任务。

    课程将直接从基于深度学习的目标检测入手,从基础的目标识别,过渡到目标检测的三个分支,再随着需求的变换,详细讲解不同情况下的单目标与多 目标的视觉跟踪技术。

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