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实战教程 | 车道线检测项目实战，霍夫变换 & 新方法 Spatial CNN

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此文按照这样的逻辑进行撰写。分享机器学习、计算机视觉的基础知识，接着我们以一个实际的项目，带领大家自己动手实践。最后，分享更多学习资料、进阶项目实战，这部分属于我CSDN上的专栏，最后会按照顺序给出相应的链接，供大家选择学习。

理论篇：算法基础（可选择后看）

本专栏所涉及的项目所需机器学习/图像处理知识并不深入，但我之前在CSDN也开设了《机器学习算法讲解与Python实现》和《计算机视觉前沿论文研读》两个专栏。一个更偏算法理论，一个则关注于计算机视觉顶会的前沿论文成果，解读新的方法和Idea。

《机器学习算法讲解与Python实现》

该专栏分类讲解机器学习算法原理，深度解析决策树、贝叶斯算法、逻辑回归、梯度下降、集成学习、k最近邻、支持向量机等，并给出Python实现源程序，同时分享以实战为导向的Kaggle进阶指南。

实战教程 | 车道线检测项目实战，霍夫变换 & 新方法 Spatial CNN_第1张图片

  • 专栏链接 https://blog.csdn.net/charmve

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