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人工智能与计算机视觉
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- 课程概览
- 授课讲师
- 课程大纲
- 实验列表
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人工智能与计算机视觉
计算机视觉是人工智能领域最火热的领域之一,作为一门研究可以让机器"看的见"的学问。已经成为了人们研究的热点课题。目前计算的视觉相对于其他的人工智能技术。已经发展的十分成熟。实现计算机视觉除了传统的算法部分,好包括当下的深度学习神经网络的实现。
课程概览
本门课程是计算机视觉的基础课程,一共有四章,主要内容包括图像处理的基本知识点和一些经典算法的讲解,前三章包括图像处理的基础,第四章是经典的检测算法yolo的讲解。每一章主要是结合理论和知识讲解,在后面的算法学习部分需要一定的深度学习基础。
授课讲师
担任人工智能讲师多年,擅长机器学习、深度学习、机器视觉的相关课程。华为人工智能开发者。同时还兼任python数据挖掘分析课程,授课风格通俗易懂,课堂中善于用生活例子帮助学生理解知识点。
课程大纲
- 第1章opencv起步
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    第1节 opencv简介 试听
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    第2节 配置开发环境 试听
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    第3节 查看opencv文档和示例
- 第2章图像处理常用方法
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    第1节 Numpy简介
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    第2节 图像基本处理
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    第3节 图像形态学操作
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    第4节 图像梯度计算
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    第5节 直方图与傅里叶计算
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    第6节 图像特征
- 第3章图像金字塔和轮廓检测
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    第1节 图像金字塔
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    第2节 轮廓检测
- 第4章图像处理经典算法
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    第1节 经典算法概述
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    第2节 yolo_v1整体思想和架构
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    第3节 yolo_v2改进细节
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    第4节 yolo v3网络模型
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    第5节 yolo-v4版本算法解读
实验列表
- 实验名称numpy基础教程
- 实验描述numpy计算库的基本使用
- 实验名称图像的基本操作
- 实验描述图像的基本处理方法
- 实验名称图像形态学处理
- 实验描述膨胀,腐蚀,开闭园运算
- 实验名称直方图与傅里叶变换
- 实验描述直方图和傅里叶变换的opencv操作与效果
- 实验名称梯度计算
- 实验描述了解梯度计算
- 实验名称图像特征
- 实验描述sift特征、harris特征
- 实验名称图像金字塔
- 实验描述图像金字塔opencv操作
- 实验名称轮廓检测
- 实验描述轮廓检测opencv实现
- 实验名称yolo_v3训练自己数据
- 实验描述本实验主要是学习如何利用yolo_v3模型代码来训练自己的数据集。学会如何给自己的数据打标签,通过修改参数和相关配置文件来训练自己的数据集。
节数 | 上课时间 | 星期一 | 星期二 | 星期三 | 星期四 | 星期五 | 星期六 | 星期天 |
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第1节 | 08:00 - 08:40 | |||||||
第2节 | 09:00 - 09:40 | |||||||
第3节 | 10:00 - 10:40 | |||||||
第4节 | 11:00 - 11:40 | |||||||
第5节 | 14:00 - 14:40 | |||||||
第6节 | 15:00 - 15:40 | |||||||
第7节 | 16:00 - 16:40 | |||||||
第8节 | 17:00 - 17:40 |
天数 | 上课日期 | 上课时间 | 内容 |
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