机器学习+图像识别实现汽车自动驾驶（还可以实现日常办公自动化操作）

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机器学习+图像识别实现汽车自动驾驶（还可以实现日常办公自动化操作）

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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