《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》
培訓(xùn)講師：段方
講師背景：
段方專業(yè)背景：曾在中國(guó)銀行工作現(xiàn)任某集團(tuán)總部大數(shù)據(jù)專家、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)項(xiàng)目經(jīng)理多家培訓(xùn)機(jī)構(gòu)及大學(xué)總裁班特邀講師十幾年專注于大數(shù)據(jù)的研究與推廣積累了15年的大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)。帶領(lǐng)相關(guān)的團(tuán)隊(duì)，從系統(tǒng)創(chuàng)建到系統(tǒng)運(yùn)營(yíng)，開(kāi)發(fā)了很多大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的各種應(yīng) 詳細(xì)>>
《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》詳細(xì)內(nèi)容
《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》
《計(jì)算機(jī)視覺(jué)》
-段方
大數(shù)據(jù)（AI） 總設(shè)計(jì)師
教授 北京大學(xué)博士后
1 計(jì)算機(jī)視覺(jué)基礎(chǔ)
1.1 人工智能概述
1.1.1 概述
1.1.2 應(yīng)用現(xiàn)狀
1.2 計(jì)算機(jī)視覺(jué)原理
1.2.1 你看到了什么特征？
1.2.2 特征如何反應(yīng)出來(lái)
1.2.3 卷積的基本解釋
1.3 開(kāi)源數(shù)據(jù)集
1.3.1 ImageNet 和李飛飛
1.3.2 數(shù)據(jù)標(biāo)注的概念
1.3.3 有多少人工就有多少智能
1.4 人臉識(shí)別原理
1.4.1 標(biāo)注點(diǎn)選擇
1.4.2 人臉識(shí)別原理
1.4.3 口罩識(shí)別原理等
1.5 OCR 原理
1.5.1 OCR 概念
1.5.2 OCR 算法原理
1.5.3 OCR 舉例
1.6 計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)應(yīng)用前景
1.6.1 從“天網(wǎng) ”說(shuō)起
1.6.2 不僅是人臉識(shí)別
1.6.3 物品識(shí)別等
1.7 【案例】附件-人臉識(shí)別標(biāo)注及原理
2 圖像預(yù)處理
2.1 灰度化
2.2 二值化
2.3 圖像降噪
2.4 行切分
2.5 字符切分
2.6 文字識(shí)別
2.7 特征提取
2.8 檢測(cè)分割
2.9 圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注
2.10 圖像質(zhì)量評(píng)估
2.11 【案例】附件-基于圖像識(shí)別的基站天線資產(chǎn)管理
3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
3.1 基本原理
3.2 反向傳播 BP 算法
3.3 深度學(xué)習(xí)算法
3.3.1 概述
3.3.2 深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
3.3.3 softmax 函數(shù)
3.3.4 ALEXNET 算法
3.4 TensorFlow 框架
3.4.1 張量
3.4.2 計(jì)算圖
3.4.3 實(shí)際使用示例
3.4.4 一元線性回歸調(diào)用示例
3.5 CNN 原理
3.5.1 卷積的概念
3.5.2 TensorFlow CNN 應(yīng)用操作
3.5.3 卷積層輸出值計(jì)算
3.5.4 池化 pooling 層輸出值計(jì)算
3.5.5 卷積層訓(xùn)練
3.6 RNN 原理
3.6.1 簡(jiǎn)介
3.6.2 雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
3.6.3 RNN 分類
3.6.4 RNN 學(xué)習(xí)算法
3.6.5 梯度暴炸和消失
3.6.6 RNN 應(yīng)用舉例
3.7 LSTM 算法
3.7.1 算法原理
3.8 【例】附件-智慧營(yíng)業(yè)廳應(yīng)用
4 計(jì)算機(jī)視覺(jué)關(guān)鍵技術(shù)
4.1 圖像分類
4.1.1 CNN
4.2 目標(biāo)檢測(cè)
4.2.1 區(qū)域 R-CNN
4.2.2 Fast-CNN
4.3 目標(biāo)跟蹤
4.3.1 DLT-deep learning Tracker
4.3.2 全卷積網(wǎng)絡(luò)跟蹤器 FCNT
4.4 語(yǔ)義分割
4.5 實(shí)例分割
4.5.1 Mask R-CNN 算法——Facebook
5 基于視覺(jué)產(chǎn)生的應(yīng)用能力
5.1 人臉識(shí)別
5.2 客流統(tǒng)計(jì)
5.3 熱力分析
5.4 活體檢測(cè)
5.5 情緒識(shí)別
5.6 年齡識(shí)別
5.7 性別識(shí)別
5.8 注意力檢測(cè)
5.9 佩戴物識(shí)別
5.10 手勢(shì)識(shí)別等
5.11 【例】附件-智慧辦公區(qū)監(jiān)測(cè)
6 視覺(jué)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化信息提取及管理
6.1 什么是視覺(jué)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化信息
6.2 如何提取結(jié)構(gòu)化信息
6.3 邊緣計(jì)算的價(jià)值
6.4 云邊端的系統(tǒng)架構(gòu)
6.5 視覺(jué)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)模式
6.6 【例】視覺(jué)數(shù)據(jù)的管理架構(gòu)
7 TensorFlow 圖像識(shí)別實(shí)際操作
7.1 MNIST 數(shù)據(jù)集
7.2 TensorBoard 簡(jiǎn)介
7.3 【例】身份證識(shí)別
7.4 【例】發(fā)票識(shí)別
8 深度學(xué)習(xí)圖片定位
8.1 概述
8.2 yolo 算法
8.2.1 模型結(jié)構(gòu)
8.2.2 網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
8.3 識(shí)別率校驗(yàn)
8.4 darknet 介紹
8.5 【例】銀行卡識(shí)別
8.5.1 二值化處理
8.5.2 卡號(hào)區(qū)域剪裁
8.6 【例】車號(hào)牌識(shí)別
9 總結(jié)
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