视频教程-基于深度学习的计算机视觉：原理与实践（上部）-计算机视觉

基于深度学习的计算机视觉：原理与实践（上部）

大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

白勇

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视频教程-基于深度学习的计算机视觉：原理与实践（上部）-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：1314分钟

学习计划：22天

难度：中

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：白勇

研究员/教授

讲师介绍：大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

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「你将学到什么？」

本课程适合具有一定深度学习基础，希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。

基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域，应用非常广泛，如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异，网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术，从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。

本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术的原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务，包括图像分类、目标检测、图像分割（语义分割、实例分割、全景分割）、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成（利用生成对抗网络）。本课程注重原理和实践相结合，逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇，图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow)，学员可快速上手。

通过本课程的学习，学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络，掌握相关技术原理和算法，有助于开展该领域的研究与开发实战工作。另外，深度学习之计算机视觉方向的知识结构及学习建议请参见本人CSDN博客。

本课程提供课程资料的课件PPT（pdf格式）和项目实践代码，方便学员学习和复习。

本课程分为上下两部分，其中上部包含课程的前五章（课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割），下部包含课程的后四章（人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成）。

 

「课程学习目录」

第1章：课程介绍

1.课程内容及特色

第2章：深度学习基础

1.深度学习发展简史

2.神经网络基本知识

3.神经网络训练：训练流程、损失函数、优化目标

4.神经网络训练：梯度下降

5.神经网络训练：反向传播算法

6.神经网络训练：基于计算图理解反向传播算法

7.神经网络训练：梯度下降训练策略

8.梯度下降各种优化算法

9.卷积神经网络：网络架构

10.卷积神经网络：卷积层

11.卷积神经网络：激活函数层

12.卷积神经网络：池化层

13.卷积神经网络：运算动图演示

14.卷积神经网络：批归一化层

15.卷积神经网络：全连接层

16.LeNet-5

17.卷积神经网络实践技巧：数据增强、数据预处理、批归一化

18.卷积神经网络实践技巧：参数初始化、超参数设定、过拟合

19.卷积神经网络实践技巧：网络正则化方法

20.实践篇：开发环境搭建

21.实践篇：Keras与Tensorflow框架介绍

22.实践篇：项目案例-MNIST手写数字识别

第3章：图像分类

1.任务、数据集、网络模型演进

2.AlexNet

3.VGGNet

4.NiN

5.GoogLeNet

6.BN_Inception

7.InceptionV2_V3

8.Inception v4, Inception-ResNet

9.ResNet

10.ResNeXt

11.DenseNet

12.SqueezeNet

13.Xception

14.MobileNet

15.MobileNetV2

16.ShuffleNet

17.ShuffleNetV2

18.实践篇：项目案例-基于VGGNet的迁移学习实现餐具数据集上的图像分类

第4章：目标检测

1.任务、数据集

2.性能指标

3.网络模型演进

4.R-CNN

5.SPP-net

6.Fast R-CNN

7.Faster R-CNN

8.R-FCN

9.YOLOv1

10.YOLOv2

11.YOLOv3

12.SSD

13.DSSD

14.RetinaNet

15.实践篇：项目案例-使用RetinaNet进行目标检测

16.实践篇：项目案例-使用YOLOv3进行目标检测

第5章：图像分割

1.语义分割-任务、数据集、网络模型演进

2.语义分割-上采样方法：去池化、反卷积

3.语义分割-上采样方法：膨胀卷积

4.语义分割-FCN

5.语义分割-DeconvNet

6.语义分割-SegNet

7.语义分割-U-Net

8.语义分割-DeepLabV1

9.语义分割-DeepLabV2

10.语义分割-DeepLabV3_V3+

11.语义分割 - RefineNet

12.语义分割 - PSPNet

13.语义分割 - GCN

14.实例分割-Mask R-CNN

15.全景分割-任务、数据集、评价指标

16.全景分割-Panoptic FPN

17.实践篇：项目案例-使用Mask R-CNN进行实例分割

 

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「你可以收获什么？」

学习基于深度学习的计算机视觉的原理与算法

学习基于深度学习的计算机视觉技术的项目实践

提高深度学习计算机视觉方向的文献阅读能力

 

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