课程培训
Python图像(视觉)处理培训课程

Pythont和图像(视觉)处理培训课程

 

培训大纲

OpenCV使用

1.安装opencv

2.图像处理基础

3.图像运算和转换

4.图像平滑处理

5.图像梯度

6.图像边缘检测

7.图像金字塔

8.人脸检测和识别


卷积神经网络介绍

1.CNN架构

2.卷积计算

3.卷积的步长

4.池化

5.Padding

6.MNIST网络结构介绍

Tensorflow使用

1.深度学习框架介绍

2.Tensorflow安装

3.Tensorlfow基础知识

4.Tensorflow线性回归

5.Tensorflow非线性回归

6.Mnist数据集合Softmax讲解

7.使用BP神经网络搭建手写数字识别

8.交叉熵(cross-entropy)讲解和使用

9.过拟合,正则化,Dropout

10.各种优化器Optimizer

11.改进手写数字识别网络

12.卷积神经网络CNN的介绍

13.使用CNN解决手写数字识别


keras使用

1.实现线性回归

2.实现非线性回归

3.MNIST数据集以及Softmax介绍

4.MNIST分类程序

5.交叉熵的应用

6.Dropout应用

7.正则化应用

8.优化器介绍及应用

9.CNN应用于手写数字识别

10.cifar-10图片分类

11.模型的保存和载入

12.绘制网络结构


图像识别项目

1.介绍Google图像识别模型Inception-v3

2.使用Inception-v3做图像识别



验证码识别项目

1.多任务学习介绍

2.验证码识别项目


目标检测项目

1.目标检测任务介绍

2.RCNN/Fast-RCNN/Faster-RCNN算法介绍

3.YOLO算法介绍

4.SSD算法介绍

5.目标检测项目实战

 




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