课程简介
在智能机器人、无人驾驶车和无人飞行器等领域，计算机视觉都充当了重要的角色，提供丰富的技术支持。通过学习，你将掌握人脸识别、物体检测/追踪、图像分类、场景解析等计算机视觉核心技能。除此之外，你也可以将项目中的研究作品丰富到个人简历中，提高职场核心竞争力。
目标收益
快速入门图像识别
了解目前技术趋势
动手开发
培训对象
1. 有python开发基础的
课程大纲
| 第一章机器视觉介绍 |
机器视觉的定义 机器视觉的应用讲解 1、人脸考勤 2、智能交通 3、以图搜图 4、自动驾驶 5、风格迁移 本课程需要用到的环境介绍与部署 1、python 2、pytorch |
| 第二章图像识别算法入门之knn |
KNN算法讲解 1、KNN算法的定义 2、sklearn knn的实现 案例：使用KNN算法实现手写识别系统。 |
| 第三章神经网络 |
什么是神经网络 1、激活函数 2、神经元 3、隐藏层 数据源介绍 1、手写数字 2、cifar10分类 案例：手写数字识别 |
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第四章 卷积神经网络讲解 |
CNN基本概念 1、卷积层 2、池化层 常见的卷积网络结构 ·1、lenet 2、alexnet 3、vgg 4、googlenet 5、resnet 6、desnet 实战案例：cifar10分类 |
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第五章 目标检测 |
目标检测算法讲解 1、one-stage算法 2、two-stage算法 案例：使用目标检测算法做目标识别 |
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第一章机器视觉介绍 机器视觉的定义 机器视觉的应用讲解 1、人脸考勤 2、智能交通 3、以图搜图 4、自动驾驶 5、风格迁移 本课程需要用到的环境介绍与部署 1、python 2、pytorch |
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第二章图像识别算法入门之knn KNN算法讲解 1、KNN算法的定义 2、sklearn knn的实现 案例：使用KNN算法实现手写识别系统。 |
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第三章神经网络 什么是神经网络 1、激活函数 2、神经元 3、隐藏层 数据源介绍 1、手写数字 2、cifar10分类 案例：手写数字识别 |
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第四章 卷积神经网络讲解 CNN基本概念 1、卷积层 2、池化层 常见的卷积网络结构 ·1、lenet 2、alexnet 3、vgg 4、googlenet 5、resnet 6、desnet 实战案例：cifar10分类 |
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第五章 目标检测 目标检测算法讲解 1、one-stage算法 2、two-stage算法 案例：使用目标检测算法做目标识别 |
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