🧠计算机视觉网络教程

• 1 计算机视觉概述：计算机视觉的定义与应用

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• 2 计算机视觉的发展历程

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• 3 计算机视觉的主要任务与挑战

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• 4 图像处理基础之图像的表示与存储

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• 5 图像处理基础之基本图像处理技术

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• 6 图像处理基础之颜色空间转换与直方图均衡

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• 7 图像处理基础之图像滤波与边缘检测

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• 8 特征提取与描述之特征的定义与重要性

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• 9 特征提取与描述之传统特征提取方法

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• 10 特征描述子与匹配

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• 11 机器学习基础：监督学习与非监督学习

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• 12 机器学习基础之模型评估与选择

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• 13 过拟合与正则化

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• 14 深度学习与神经网络之神经元模型与激活函数

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• 15 深度学习与神经网络之前向传播与反向传播

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• 16 深度学习与神经网络之梯度下降与优化算法

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• 17 卷积神经网络(CNN)之卷积与池化操作

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• 18 卷积神经网络(CNN)之CNN架构与模型设计

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• 19 卷积神经网络(CNN)之迁移学习与预训练模型

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• 20 目标检测与识别之对象检测算法概述

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• 21 目标检测与识别之YOLO与SSD算法详解

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• 22 目标检测与识别之目标跟踪技术

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• 23 图像分割任务与技术概述

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• 24 语义分割与实例分割

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• 25 图像分割之常用分割模型与评估指标

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• 26 计算机视觉应用之图像识别与分类

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• 27 计算机视觉应用之视频分析与关键帧提取

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• 28 计算机视觉应用之自动驾驶与人脸识别

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• 29 计算机视觉的未来趋势与挑战：当前研究热点

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• 30 计算机视觉面临的挑战

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• 31 未来趋势与挑战：计算机视觉的研究方向

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