課程目錄
任務100：道路行車道檢測**講解.mp4
任務102：專案介紹.mp4
任務103：交通指示牌識別的簡介.mp4
任務104：交通指示牌識別課程的程式設計任務.mp4
任務105：如何分析資料 (util.py 的詳細介紹).mp4
任務106：如何預處理影象資料、建立神經網路模型、訓練網路模型 (train.py 的詳細介紹)01.mp4
任務107：如何預處理影象資料、建立神經網路模型、訓練網路模型 (train.py 的詳細介紹)02.mp4
任務108：色彩空間轉換.mp4
任務109：直方圖均衡.mp4
任務10：問答環節.mp4
任務110：影象標準化.mp4
任務111：使用imagedatagenerator做影象增強.mp4
任務112：作業上傳的要求.mp4
任務113：介紹經典交通指示牌卷積神經網路模型.mp4
任務114：**實現經典交通指示牌識別卷積神經網路模型.mp4
任務115：卷積神經網路的數學原理01.mp4
任務116：卷積神經網路的數學原理02.mp4
任務117：深度學習調參-直播-01.mp4
任務118：深度學習調參-直播-02.mp4
任務119：深度學習調參-直播-03.mp4
任務11：環境安裝.mp4
任務120：卷積層的啟發.mp4
任務121：卷積層的定量分析.mp4
任務122：單通道輸入 單通道輸出的卷積層的例項.mp4
任務123：多通道輸入 多通道輸出的卷積層的例項.mp4
任務124：池化層的原理 定量分析.mp4
任務125：卷積神經網路和全連線神經網路的比較.mp4
任務126：卷積神經網路在圍棋 語言識別和自然語言處理中的應用.mp4
任務127：基於深度學習的影象分類歷史回顧.mp4
任務128：alexnet的結構分析.mp4
任務129：zfnet的結構分析.mp4
任務12：二元分類問題.mp4
任務130：vgg的結構分析.mp4
任務131：googlenet inception的結構分析.mp4
任務132：inception v3的結構分析.mp4
任務133：resnet的結構分析.mp4
任務134：resnet的**實現.mp4
任務135：基於內容的影象搜尋理論基礎.mp4
任務136：基於去噪自動編碼器的影象搜尋**實現.mp4
任務137：使用卷積神經網路進行語義影象嵌入在目標檢測, 自動駕駛, 影象超解析度重構, 工業探傷等等領域的應用.mp4
任務138：專案1-看圖說話（助教）講解和答疑-01.mp4
任務139：專案1-看圖說話（助教）講解和答疑-02.mp4
任務13：邏輯函式.mp4
任務140：專案介紹.mp4
任務141：自動駕駛方向盤轉動方向**的背景知識.mp4
任務142：如何收集訓練資料.mp4
任務143：理解分析訓練資料.mp4
任務144：自動駕駛方向盤轉動方向**的網路結構和網路訓練**講解.mp4
任務145：提高網路效能的思路 影象處理、資料增強、網路結構優化.mp4
任務146：探索資料01.mp4
任務147：探索資料02.mp4
任務148：影象增強01.mp4
任務149：影象增強02.mp4
任務14：指數與對數 、邏輯回歸.mp4
任務150：解決資料不平衡的問題 datagenerator的應用.mp4
任務151：網路結構例項.mp4
任務152： 影象增強部分的**講解.mp4
任務153：datagenerator部分的**講解.mp4
任務154：網路結構實現部分的**講解.mp4
任務155：方向盤轉動方向**網路模型的效能評估方法.mp4
任務156：使用模擬器定性的判斷網路效能的方法以及**講解.mp4
任務157：模擬器自動駕駛的展示.mp4
任務158：通過損失函式的變化判斷網路效能、識別和解決過擬合和欠擬合的問題.mp4
任務159：如何安裝python 連線模擬器的python 庫.mp4
任務15：示例.mp4
任務160：windows 下面使用自動駕駛模擬器的教程.mp4
任務161：mac 下面使用自動駕駛模擬器的教程.mp4
任務162：目標識別綜述.mp4
任務163：基於hog(梯度直方圖)的目標識別.mp4
任務164：non-max suppression iou 和 hard negative mining.mp4
任務165：r-cnn的工作原理.mp4
任務166：r-cnn中的邊界框(bounding box)**原理.mp4
任務167：r-cnn的不足之處.mp4
任務168：fast r-cnn詳解.mp4
任務169：faster r-cnn region proposal network.mp4
任務16：損失函式.mp4
任務170：r-cnn fast r-cnn faster r-cnn的總結.mp4
任務171：目標識別 r-cnn家族的回顧.mp4
任務172：ssd的簡介 ssd與r-cnn的比較.mp4
任務173：ssd的網路結構.mp4
任務174：如何使用卷積作為最後的**層.mp4
任務175：ssd的訓練過程.mp4
任務176：ssd的實驗結果分析.mp4
任務177：vgg16到ssd網路的演化 l2normalization層的實現.mp4
任務178：ssd各個技術對失敗率的影響 atrous卷積層的原理.mp4
任務179：使用卷積作為最後的**層詳解.mp4
任務17：損失函式推演.mp4
任務180：ssd定位損失函式詳解.mp4
任務181：ssd中anchor尺寸 寬高比 中心位置的確定.mp4
任務182：ssd中分類損失函式詳解.mp4
任務183：non-max suppression的原理.mp4
任務184：ssd和yolo的比較 ssd的總結.mp4
任務185：影象分割簡介.mp4
任務186：基於深度學習的影象分割u-net的原理.mp4
任務187：transposed convolution原理與運用.mp4
任務188：u-net的**講解.mp4
任務189：影象生成的原理.mp4
任務18：梯度下降法.mp4
任務190：使用深度學習自**像生成手寫數字的**講解.mp4
任務191：影象風格轉移的原理.mp4
任務192：使用深度學習實現影象風格轉移的**講解.mp4
任務193：ssd的原理回顧.mp4
任務194：程式設計專案的訓練資料介紹.mp4
任務195：對ssd模型對產生anchor有影響的引數講解.mp4
任務196：對候選框精選處理有影響的引數講解.mp4
任務197：對輸入模型引數的合法性檢測和轉換.mp4
任務198：具有7層的ssd的網路結構講解.mp4
任務199：編譯模型, 使用模型做**.mp4
任務19：應用.mp4
任務1：機器學習、深度學習簡介.mp4
任務200：ssd解碼的實現.mp4
任務201：幫助函式iou, 座標轉換, ssd損失函式, non-max-suppression的實現.mp4
任務202：二值化神經網路的簡介.mp4
任務203：二值化網路的前向後向傳播, 梯度計算原理.mp4
任務204：二值化網路的訓練演算法.mp4
任務205：二值化網路的實驗結果.mp4
任務206：二值化全...
小白入門計算機視覺第一步 程式設計 cv軟體安裝
寫在最前 建議先了解每個軟體的用途，和自己的所需。要是裝了不用還挺佔空間的，需要時再裝也不遲。筆者近期的需求主要是python c matlab。選擇相應的系統windows downloads python 3.8.x。也可以拉到最下，自己選擇32位還是64位 exe格式還是.zip格式。5.驗證...
計算機視覺入門筆記
了解一下計算機視覺的基礎知識。常用的程式語言 硬體 常用的開源軟體 越早學越好 和機器學習之間的關係。計算機視覺的應用 做壓縮裡面,ipb 是最常見的,代表的是在壓縮完成之後只會帶表的三中幀。i 幀 p 幀 b 幀。i 幀,叫做關鍵幀,它會吧一張完整的儲存下來,所以 i 幀 不能出錯,出錯就白費了 ...
計算機視覺如何入門
目錄二 cv入門基礎 本文內容為計算機視覺入門方法。影象的深度 儲存每個畫素所用的位數，比如常見的8位 16位和24位等。影象的壓縮格式 常見的影象壓縮格式有jpg png和tif等。影象的通道數 常見的有灰度圖 單通道 rgba 四通道，其中a指透明度 yuv和yuyv等。i幀表示關鍵幀，其包含了...