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[『编程语言』] 小象学院计算机视觉的深度学习实践 |
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小象学院计算机视觉的深度学习实践
第1章：课程概述 视频：计算机视觉概述 研究难点与挑战 开源库介绍 应用环境搭建 第2章：图像预处理 图像预处理之CLAHE 图像预处理之形态学运算（膨胀、腐蚀、开运算、闭运算） 图像预处理之卷积与边缘填充 图像预处理之均值滤波、中值滤波 图像预处理之高斯滤波、拉普拉斯滤波 图像预处理之高斯金字塔与拉普拉斯金字塔 图像预处理之傅里叶变换与频谱滤波 图像预处理之短时傅里叶变换、小波变换 代码演示 第3章：图像特征提取 演示代码-1 图像特征描述之颜色特征与颜色直方图 图像特征描述之几何特征（Edge、corner、blob） 图像特征描述之SIFT特征描述子 图像特征描述之SURF特征描述子 图像特征描述之ORB特征描述子 图像特征描述之其他特征描述方法 演示代码-2 第4章：未有深度学习之前 代码演示 基于传统方法的图像分割方法-1（graph cuts） 基于传统方法的图像分割方法-2（grab cut与GMM） 基于传统方法的人脸检测方法 基于传统方法的行人检测方法-1（HOG+SVM） 基于传统方法的行人检测方法-2（DPM） 第5章：神经网络与误差反向传播算法 代码演示-1 神经网络之神经元与激励函数 神经网络之前馈网络及其目标函数 神经网络之梯度下降_1 神经网络之误差反向传播 神经网络之手算的BP网络 神经网络之梯度下降_2 神经网络之传统神经网络与深度网络的差异 代码演示-2 第6章：深度学习基础 代码演示 深度学习之改进的目标函数 深度学习之梯度消散如何解决 深度学习之各种梯度下降算法 深度学习之梯度下降算法的选择 深度学习之避免过适应（早期停止、权重衰减、Dropout） 深度学习之CNN的架构 深度学习之CNN的误差反向传播 第7章：图像分类 代码演示 李飞飞的ILSVRC竞赛 经典的CNN之Alexnet 经典的CNN之VGG 经典的CNN之1-1卷积 经典的CNN之Batch Normlization 经典的CNN之GoogLeNet（Inception V1、V2） 经典的CNN之GoogLeNet（Inception V3、V4） 经典的CNN之ResNet和GoogLeNet Inception ResNet 经典的CNN之ResNeXt CNN设计的一些普遍原则 第8章：图像检索 代码演示-1 图像检索之基于颜色相似性的检索（推土机距离） 图像检索之基于纹理相似性的检索 图像检索之基于形状相似性的检索 图像检索之基于局部特征点的检索 图像检索之基于深度学习的二值哈希编码 代码演示-2 图像检索之索引加速-1（KD-Tree） 图像检索之索引加速-2（LSH） 图像检索之索引加速-3（P-stable LSH） 第9章：目标检测（上） 代码演示 目标检测之R-CNN（分类部分） 目标检测之R-CNN（回归部分） 目标检测之SPP-Net 目标检测之Fast R-CNN 目标检测之Faster R-CNN（RPN） 第10章：目标检测（下） 代码演示 目标检测之R-FCN（位置敏感卷积层和位置敏感RoI池化） 目标检测之R-FCN（整体架构） 目标检测之YOLO v1 目标检测之YOLO v2/9000 目标检测之YOLO v3 第11章：通用场景下的图像分割 图像分割之全卷积网络的思路 上采样的三种方式（反卷积、反池化、双线性插值） 图像分割之FCN的构建 图像分割之DeepLab V1（空洞卷积） 图像分割之条件随机场 图像分割之DeepLab V2 图像分割之DeepLab V3与V3+ 第12章：医疗影像分割 医疗影像分割之影像类别与存储方式 医疗影像分割任务及其数据集 医疗影像分割之U-Net 医疗影像分割之3D U-Net 医疗影像分割之V-Net 医疗影像分割之FC-DenseNet 医疗影像分割之病理切片任务及其数据集 医疗影像分割之病理切片分析 第13章：图像描述（图说） 图像描述之RNN基础 图像描述之LSTM原理 图像描述之LSTM的变种 图像描述之图说模型的难点及传统方法 图像描述之NIC模型 图像描述之注意力机制 图像描述之图说的性能评价指标 第14章：图像生成 图像生成之判别模型与生成模型 图像生成之KL散度与JS散度 图像生成之变分自编码器 图像生成之对抗生成网络(GAN)的原理 图像生成之DCGAN 图像生成之CGAN 图像生成之WGAN 图像生成之SRGAN 代码演示
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发表于 2019-5-20 15:33:02