計(jì)算機(jī)視覺(jué)(含姿態(tài)識(shí)別疫情防控案例)-2天

計(jì)算機(jī)視覺(jué)(含姿態(tài)識(shí)別疫情防控案例)-2天詳細(xì)內(nèi)容
計(jì)算機(jī)視覺(jué)(含姿態(tài)識(shí)別疫情防控案例)-2天
計(jì)算機(jī)視覺(jué)
【課程簡(jiǎn)介】
本課程包含計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的的重要概念及常用算法(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、CNN、GAN等),以及人工智能領(lǐng)域熱點(diǎn)應(yīng)用場(chǎng)景:目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像生成等。通過(guò)2天的系統(tǒng)學(xué)習(xí)、案例講解和動(dòng)手實(shí)踐,讓學(xué)員能初步邁入深度學(xué)習(xí)和計(jì)算視覺(jué)的知識(shí)殿堂。
【課程收益】
掌握基于python的視覺(jué)分析知識(shí);
掌握深度學(xué)習(xí)框架:TensorFlow、pytorch等;
掌握CV領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法;
理解CV領(lǐng)域(目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像生成等)應(yīng)用場(chǎng)景;
為學(xué)員的后續(xù)項(xiàng)目應(yīng)用提供針對(duì)性的建議。
【課程特點(diǎn)】
本課程力圖理論結(jié)合實(shí)踐,強(qiáng)調(diào)從零開(kāi)始,重視動(dòng)手實(shí)踐;課程內(nèi)容以原理講解為根本,以應(yīng)用落地為目標(biāo)。課程通過(guò)大量形象的比喻和手算示例來(lái)解釋復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺(jué)理論,既能將原理充分講懂講透,也避免了繁復(fù)而枯燥的公式推導(dǎo)。
【課程對(duì)象】
理工科本科以上,或至少了解一種編程語(yǔ)言。
【課程時(shí)長(zhǎng)】
2天(6小時(shí)/天)
【課程對(duì)象】
理工科本科及以上,且至少了解一門(mén)編程語(yǔ)言。
【課程大綱】(培訓(xùn)內(nèi)容可根據(jù)客戶需求調(diào)整)
時(shí)間
內(nèi)容
案例實(shí)踐與練習(xí)
Day1上午
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
支持向量機(jī)
集成學(xué)習(xí)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)元及感知機(jī)模型
Sigmoid激活函數(shù)
前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)
梯度下降
誤差反向傳播詳解
支持向量機(jī)
“雙螺旋”問(wèn)題
基本模型與懲罰項(xiàng)
求解對(duì)偶問(wèn)題
核函數(shù):映射到高維
從二分類到多分類
集成學(xué)習(xí)
bagging與boosting
RF
GBDT
Xgboost
案例實(shí)踐:
手算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法
只用numpy,手推BPNN
SVM實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別應(yīng)用
各種梯度下降方法的實(shí)戰(zhàn)效果
Day2下午
深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)
圖像分類CNN
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)
連接主義的興衰
深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系
目標(biāo)函數(shù)與激勵(lì)函數(shù)
學(xué)習(xí)步長(zhǎng)
權(quán)重初始化
權(quán)重衰減(Weight Decay)
梯度下降的方法
避免過(guò)適應(yīng)
圖像分類CNN
圖像分類概述
AlexNet
ZF-Net
卷積層的誤差反向傳播
池化層的誤差反向傳播
VGG(5層變?yōu)?組)
遷移學(xué)習(xí)
GoogLenet和Inception模塊
模型退化與ResNet
DenseNet(充分利用特征)
最新的efficientnet
案例實(shí)踐:
各梯度下降方法的可視化實(shí)踐
一個(gè)識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的過(guò)渡模型
VGG各層的可視化展現(xiàn)
遷移學(xué)習(xí):識(shí)別貓和狗
Resnet用于圖像分類
Day2上午
目標(biāo)檢測(cè)
二階段目標(biāo)檢測(cè)與一階段目標(biāo)檢測(cè)
二階段目標(biāo)檢測(cè)
目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目介紹
R-CNN
SPPNET(全圖卷積、SPP層)
Fast-RCNN(ROI池化、多任務(wù))
Faster-RCNN(RPN)
一階段目標(biāo)檢測(cè)
YOLO-v1(一切都是回歸)
YOLO -v2(9000)
YOLO -v3(多尺度)
YOLO -v4
YOLO -v5
案例實(shí)踐:
基于Faster-RCNN的通用目標(biāo)檢測(cè)示例
基于YOLO v3的通用目標(biāo)快速檢測(cè)示例
DeepSOCIAL:用于疫情防控的目標(biāo)檢測(cè)
搭建YOLOv5環(huán)境
Day2下午
深度學(xué)習(xí)進(jìn)階
圖像分割
人體姿態(tài)識(shí)別與GAN
圖像分割
全卷積網(wǎng)絡(luò)(FCN)
上采樣的三種實(shí)現(xiàn)方式
膨脹卷積
CRF
DeepLab V1~V3
人體姿態(tài)識(shí)別
人體姿態(tài)識(shí)別概述
deeppose
OpenPose
AlphaPose
GAN
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)
KL散度與JS散度
改進(jìn)的GAN:DCGAN
加上約束:infoGAN
根本上解決:Wasserstein GAN
案例實(shí)踐:
遙感影像分割
alphapose的演示
計(jì)算機(jī)想象的數(shù)字
babyGAN:特朗普的孩子
Thispersondoesnotexist
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