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第一章:课程介绍

课程结构
如何充分利用本课程
什么是神经元
什么是人工神经网络
什么是多层神经网络
什么是 keras(医疗保健课程中的 AI 可选)
本课程中的重要术语
关于本课程中工具的重要说明
自动驾驶汽车简介
自动驾驶汽车的好处
构建安全系统
自动驾驶汽车的深度学习和计算机视觉方法
用于自动驾驶汽车视觉的激光雷达和计算机视觉


第二章:激活功能
什么是激活函数
什么是整流线性单元功能
什么是Leaky ReLU函数
什么是tanh函数
什么是Softmax函数
什么是指数线性单位函数
什么是 Swish 功能
什么是sigmoid函数
激活函数实现



第三章:基础深度学习项目
项目介绍
导入数据和库
将数据集拆分为训练测试和测试集
标准化数据
构建和编译模型
训练模型第 1 部分
训练模型第 2 部分
预测新的、看不见的数据
评估模型的性能
保存和加载模型
项目概要



第四章:自动驾驶汽车的计算机视觉
介绍
计算机视觉介绍
计算机视觉的挑战
人造眼与人眼的对比
图像的数字表示
将图像从 RGB 转换为灰度
用灰度图像检测
用RGB图像检测
颜色选择技术和颜色空间技术的挑战
RGB空间和HSV空间介绍
色彩空间操作
卷积简介
锐化和模糊简介
锐化和模糊实现
边缘检测和梯度计算介绍
Sobel 和 Laplacian 边缘检测器简介
Canny 边缘检测实现
仿射和投影变换简介
图像旋转
图像翻译实现
图像大小调整实现
透视变换简介
透视变换实现
裁剪、膨胀和腐蚀图像实现
掩蔽感兴趣的区域
Hough变换简介
Hough变换实现
本节总结


第五章:通过 OpenCV 检测道路标记
介绍
在图像中查找道路标记
使用 OpenCV 加载图像并将图像转换为灰度
平滑图像并实现 Canny 边缘检测
屏蔽感兴趣的区域
bitwise_and 和 Hough 变换实现
优化检测到的道路标记
检测视频中的道路标记
本节总结


第六章:道路标志检测
卷积简介
池化层
项目介绍
加载数据
图像探索
数据准备
模型训练
模型精度
概括


第七章:检测行人项目
跟踪对象简介
背景减法
MOG背景减法器简介
MOG 背景减法器
KNN背景减法器
检测行人介绍
MeanShift 介绍
卡尔曼滤波器
实现行人检测第 1 部分
实现行人检测第 2 部分
实现行人检测第 3 部分
实现行人检测第 4 部分
本节总结


第八章:语义分割
语义分割简介
语义分割架构
U-NET简介
SegNet 简介
编码器和解码器
金字塔场景解析网络介绍
DeepLabv3+ 简介
E-NET简介
语义分割实现第 1 部分
语义分割实现第 2 部分
语义分割实现第 3 部分
语义分割实现第 4 部分
语义分割实现第 5 部分
本节总结


第九章:语义分割
物体检测简介
是什么让 YOLO 与众不同
YOLO 损失函数和架构
YOLO 实现第 1 部分
YOLO 实现第 2 部分


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