具有多年丰富实际开发与教学经验兼备的优秀专职教师队伍、咨询专家
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师资:
郝老师:中国科学院计算技术研究所高性能计算机研究中心,AI视觉识别方向负责人,具体负责工作:研究计算机视觉任务在异构平台的加速;计算机视觉和深度学习在产业领域的应用和推广。
培训内容:
第一讲 计算机视觉基础理论与工具介绍
1.******da, Jupyter notebook,openCV和Pytorch的安装使用方法
2.计算机视觉基础理论和历史沿袭
3.图像处理理论和实践
4.实例:人脸识别,换脸
第二讲 高层次特征表示
1.数据驱动模型介绍:K近邻、线性分类器
2.神经网络模型介绍
3.卷积、池化、激活函数的作用与理解
4.论文研读:
a)Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition
5.实例:30分钟PyTorch
6.实例:OCR-mnist数据集论文复现和应用于验证码识别
第三讲 现代计算机视觉
1.卷积神经网络的理解和应用
2.主流卷积神经网络分析
3.现代计算机视觉的主流发展方向
4.论文研读:
a)ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
b)Going Deeper with Convolutions
c)Deep Residual Learning for Image Recognition
5.实例:论文复现:应用于大规模图像分类问题
第四讲 目标检测算法
1.滑动窗口算法
2.单阶段目标检测算法
3.双阶段目标检测算法
4.论文研读:
a)Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks
b)You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
5.实例:论文复现:应用于行人检测和自动驾驶
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