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【快班】端到端(End TO End)--由传统方法..

人工智能

10周

2人

此课程所属【人工智能职业方向】专业,专业内有不少于15门推荐课程,目前平台推出【专业课程0元学】活动,只需0元即可在所有的专业课程中任选5门学习,超值优惠,助您快速成长!点击这里了解

讲师
jsxyhelu
课程简介

OpenCV每周下载量超过200万次,是世界上最流行的开源计算机视觉库。它实现了2500多种优化算法,适用于所有主要的操作系统,有多种语言可供选择,并且免费用于商业用途。从3.3版本开始,OpenCV就已经开始逐步添加并丰富Dnn模块;时至今日,它已经成为CPU上最快的推理引擎之一。

随着近些年来人工智能(AI)技术的不断发展,计算机视觉技术(CV)也呈现出新的趋势。我们常说“一图顶千言”,也就是说一幅图像中,往往包含了大量的信息。试想一幅512X512的彩色Lena图片,就包含有512*512*3的像素信息;再加上现在高清高速摄像的加持、以及视觉系统在生活方方面面的广泛使用;人手一个兼具备高清采集和高清处理的手持设备(智能手机)。某种意义上可以说,视觉数据就是天生的大数据,解决计算机视觉的问题和就是解决机器学习的问题。

AI技术风起云涌、各种模型百花齐放,很多产品已经落地(比如上图的过马路违规抓拍)面对这样的形势,我们应该拿出积极的态度:“临渊羡鱼,不如退而织网”,本门课程立足图像处理实践,积极引入深度学习内容。通过11+个DNN算法例子和1个部署例子的教授,帮助学习者建立牢固基础、激发思考能力、并服务产品实践。

课程章节
  • 第1课 课程综述:由人工特征的百花齐放到深度学习的一统江湖
    • 1-1 由人脸识别的技术变迁引出今日DNN技术的现状和优势;
    • 1-2 本门课程的价值
    • 1-3 整个课程的预设提纲
    • 1-4 展实验的基本准备
  • 第2课 基本环境构建、基础知识框架、基本数据准备,将FaceDnn实现 为了本课程内容,需要构建的基本环境。分为几个部分来组成,并且一次性分享资料。
    • 2-1 基础环境
    • 2-2 基础数据
    • 2-3 识别过程
    • 2-4 实时视频框架
  • 第3课 OpenCV自带dnn的Example研究(1) 简单来说,三到六课,我们就是要研究OpenCV自己所附带的、较高质量的代码中,DNN是如何发挥作用的。
    • 3-1 classification
    • 3-2 colorization
    • 3-3 object_detech
    • 3-4 models.yml研究
  • 第4课 OpenCV自带dnn的Example研究(2)
    • 4-1 open_pose
    • 4-2 segmentation
    • 4-3 text_detection
  • 第5课 OpenCV自带dnn的Example研究(3)style transfer这个深度学习杀手应用的历史由来、实现要点和部署考虑。
  • 第6课 基于OpenVINO的车辆检测
  • 第7课 基于OpenVINO的道路分割监测
  • 第8课 基于OpenVINO的实时人脸表情
  • 第9课 实施视频处理GUI程序实践知识帮助你了解现实世界的复杂性。这些解决方案有时是混乱的,但它们是有效的。它们通常要求您使用各种工具的组合。他们要求你以系统的方式处理这个问题。具体来讲,如何构建一个能够实际运行的程序,在本章中将讲解这些内容。
  • 第10课 课程小结,资源分享回顾 根据课程反馈情况进行集中答疑和补充讲解,对课程内容回顾,并将资源集中分享。
课程环境

win10+vs2017+opencv4.1

ubuntu18.04

授课对象

在学本科生与研究生,图像处理工作者,对图像处理感兴趣者

收获预期

视觉数据就是天生的大数据,解决计算机视觉的问题和就是解决机器学习的问题。本门课程立足图像处理实践,积极引入深度学习内容。通过11+个DNN算法例子和2+个部署例子的教授,帮助学习者建立牢固基础、激发思考能力、并服务产品实践。

学费

学费: ¥400 ( 固定学费: ¥300, 逆向学费: ¥100 )

新颖的课程收费形式:“逆向收费”约等于免费学习,仅收取300元固定收费+100元逆向学费,学习圆满则逆向学费全额返还给学员!

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