课程介绍:
计算机视觉是当下人工智能产业落地最广泛的领域,深度学习已成为其大多数细分方向研究的标配方法。这也导致了相当一部分计算机视觉的入门者,一上来就只关注深度学习及相应的开源代码,但他们终究会发现自己对于进一步创新步履维艰,究其原因在于基础不扎实甚至空缺。
一个领域的研究总会有发展脉络,不断在前人成果的基础上创新,而那些被称之为经典的方法就是整个脉络中关键的节点,值得渴望深入研希口创新的人熟悉。因此,我们溯本清源,推出了这门课程,为大家细致讲解图像分割、目标跟踪、目标检测三大主流方向的经典方法。
不要因为走得太远,忘了我们为什么出发。掌握经典方法的思想精髓,才能融会贯通。
课程截图:
〖课程目录〗:
- | └──2、计算机视觉应用基础
- | | ├──第10章 检测识别:一般目标检测识别之特征
- | | | ├──第1节 目标检测识别一般流程
- | | | ├──第2节 特征检测简介
- | | | ├──第3节 边缘检测与角点检测
- | | | └──第4节 SIFT特征简介
- | | ├──第11章 检测识别:一般目标检测识别之分类器
- | | | ├──第1节 线性回归
- | | | ├──第2节 支持向量机
- | | | └──第3节 Adaboost
- | | ├──第12章 检测识别:基于模型拟合的目标检测
- | | | ├──第1节 前言
- | | | ├──第2节 霍夫变换与直线检测
- | | | ├──第3节 RANSAC与直线检测
- | | | └──任务61:【作业】第十二章.png 54.76kb
- | | ├──第1节:课程介绍
- | | | ├──任务2:【视频】计算机视觉应用基础课程介绍【www.ko996.com】.mp4 29.44M
- | | | └──任务3:【视频】计算机视觉概述【www.ko996.com】.mp4 83.02M
- | | ├──第1章:图像分割:基于统计模型的图像分割
- | | | ├──第1节:图像分割简要叙述
- | | | ├──第2节:基于统计的图像分割
- | | | └──第3节:作业
- | | ├──第2章:图像分割:基于主动轮廓的图像分割
- | | | ├──第1节:基于主动轮廓的图像分割
- | | | ├──第2节:Snake算法实现
- | | | ├──第3节:GVFSnake算法
- | | | ├──第4节:代码及作业
- | | | └──第5节:补充材料
- | | ├──第3章:图像分割:基于水平集的图像分割
- | | | ├──第1节:CV图像分割模型
- | | | ├──第2节:CV分割模型的改进
- | | | ├──第3节:水平集分割模型代码分析
- | | | └──第4节:作业实践
- | | ├──第4章:图像分割:交互式图像分割
- | | | ├──第1节:交互式图像分割简介
- | | | ├──第2节:Graph Cuts(图割)方法以及改进
- | | | ├──第3节:基于标签学习的交互式分割
- | | | └──第4节:作业框架讲解
- | | ├──第5章:图像分割:基于模型的运动分割
- | | | ├──第1节:运动目标检测简介
- | | | ├──第2节:混合高斯背景建模
- | | | └──第3节:作业
- | | ├──第6章:目标跟踪:基于光流的点目标跟踪
- | | | ├──第1节:目标跟踪简介
- | | | ├──第2节:光流以及基于光流的跟踪
- | | | ├──第3节:基于光流目标跟踪的代码分析
- | | | └──第4:实践作业
- | | ├──第7章:目标跟踪:基于均值漂移的块目标跟踪
- | | | ├──第1节:均值漂移算法提出原因
- | | | ├──第2节:核密度估计
- | | | ├──第3节:基于均值漂移的目标跟踪算法
- | | | ├──第4节:基于均值漂移目标跟踪算法的代码分析
- | | | └──第5节:作业
- | | ├──第8章:目标跟踪:基于粒子滤波的目标跟踪
- | | | ├──第1节:自顶向下的跟踪基础
- | | | ├──第2节:蒙特卡洛模拟
- | | | ├──第3节:基于粒子滤波的目标跟踪算法
- | | | └──第4节:作业
- | | └──第9章:目标跟踪:基于核相关滤波的目标跟踪
- | | | ├──第1节:相关滤波
- | | | ├──第2节:MOSSE
- | | | ├──第3节:跟踪方法总结与展望
- | | | └──第4节:作业
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