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计算机图像(视觉)处理 培训

 
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      每个班级的人数限3到5人,互动授课, 保障效果,小班授课。
  上间和地点
上部份地点:【上海】同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站)【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼【南京分部】:金港大厦(和燕路)【武汉分部】:佳源大厦(高新二路)【成都分部】:领馆区1号(中和大道)【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
最近开间(周末班/连续班/晚班):2019年1月26日
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部份程大纲
 
  • 第一部份【1】
    1、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
    第一部份【2】
    1、卷积神经网络介绍
    1.感受野,权值共享 2.卷积计算 3.卷积的步长 4.池化 5.Padding 6.MNIST网络结构介绍
    第二部份【1】
    1、Tensorflow使用
    1.深度学习框架介绍 2.Tensorflow安装 3.Tensorlfow基础知识:图,变量,fetch,feed 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
    第二部份【2】
    1、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
    第三部份【1】
    1、图像识别项目 猫狗分类项目
    1.介绍Google图像识别模型Inception-v3 2.使用Inception-v3做图像识别 1.图像数据预处理 2.猫狗分类-简单CNN 3.猫狗分类-VGG16-bottleneck 4.猫狗分类-VGG16-Finetune
    第三部份【2】
    1、验证码识别项目 目标检测项目
    1.多任务学习介绍 2.验证码识别项目 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
    第四部份【1】
    1、目标分割项目
    1.目标分割任务介绍 2.全卷积网络 3.双线性上采样 4.特征金字塔 5.Mask RCNN算法介绍 6.目标分割项目实战
    第四部份【2】
    1、图像风格迁移项目 GAN项目
    1.图像风格迁移介绍 2.图像风格迁移项目实战 1.生成式对抗网络GAN介绍 2.生成式对抗网络GAN项目实战

 

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