贪心CV计算机视觉集训营二期 百度云盘分享

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1深度学习基础篇
实战案例

使用Tensorflow和PyTorch构建自己的神经网络

Python与Numpy摸底考试

核心知识点

逻辑回归与梯度下降法

凸函数与凸优化

BP算法的讲解

Tensorflow、Kersa、PyTorch的使用教程

GPU配置,安装,训练模型及评估

Conv2D,Conv2DTranspos详解

Dropout, Batch Normalization详解

如何自定义网络层,损失函数

深度学习中的调参技术. 解决过拟合与欠拟合

激活函数详解:Sigmoid, Softmax, tanh, softplus, ReLU, hard_sigmoid, linear, exponential, LeakyReLU, PReLU, ELU.

优化器详解:GD,SGD,MiniBatch GD,Nesterov,RMSprop,Adagrad,Adadelta,Adam.

2多模态模型
实战案例

利用Pytorch搭建VGG16卷积神经网络

搭建基于注意力机制的LSTM网络

基于Bert的Image Captioning项目实战

核心知识点

什么是多模态学习?

VGG16以及基于Pytorch的实现

迁移学习详解

RNN以及BPTT,梯度消失问题

LSTM, GRU详解

注意力机制

SkipGram

Elmo, Bert, XLNet

Beam Search, Greedy Decoding

BLEU评价指标

搭建系统过程中用到的工程技巧

3物体识别
实战案例

各类卷积神经网络结构剖析以及实现

不同环境下交通指示牌的识别

定制自己的神经网络

核心知识点

CNN卷积层工作原理剖析

卷积核尺寸,卷积步长,边界填充,输出通道,输出特征图,视场计算

LeNet-5

AlexNet

ZFNet

GoogleNet/Inception

VGGNet

ResNet

Fully-Convolutional Network

DenseNet

图像增强技术

图像增加噪声与降噪

4目标检测技术
实战案例

利用SSD模型完成自动驾驶中的车辆,行人,交通灯的定位

人脸关键点定位

图像分割任务

核心知识点

R-CNN,Fast R-CNN, Faster RCNN

Region Proposal,Region Proposal Network

One-Stage物体检测网络模型

SSD模型

Anchor的内涵与工作原理

IoU (Intersection Over Union)

Hard Negative Mining

Non-Max Suppression

OpenCV Haar小波滤波器

OpenCV Adaboost

图像分割 Dense Prediction

Unet,Up-Conv

Transpose Convolution/Deconvolution

5自动驾驶
实战案例

自动驾驶方向盘转向预测

自动驾驶中行车道的检测

核心知识点

自动驾驶技术介绍

如何使用多个摄像头

DataGenerator技术

图像的空间域

频率域滤波

图像色彩变换

边缘检测

Hough Transform用于检测图像中的几何形状物体

6图像生成
实战案例

Python编写GAN生成手写数字图像

图像风格迁移:将自拍照转换为毕加索油画

核心知识点

GAN 生成对抗网络

Generator,Discriminator网络结构

GAN的优化以及实现

GAN与其他生成模型的比较

图像风格化迁移的实现

Gram Matrix图像风格表达

7低能耗神经网络
实战案例

二值化神经网络识别交通指示牌

低能耗网络完成自动驾驶方向盘转向预测

核心知识点

如何降低神经网络的耗能

Binarized Neural Network

MobileNet

ShuffleNet

EffNet

神经网络的节能原理

Depth-wise Separable Convolution

Spatial Separable Convolution

Grouped Convolution

Channel Shuffle

8新颖网络结果
实战案例

双子网络完成人脸识别项目

使用胶囊网络进行手写数字的识别和重建

核心知识点

One-Shot Learning

Siamese Network 双子网络

人脸识别关键技术

CapsuleNet 胶囊网络

胶囊替代神经元旦原理

9Capstone 开放式项目(Optional)
往期学员项目展示

利用图像识别对英雄联盟游戏中的英雄走位进行定位,从而分析战队战术

通过图像技术对二手车市场的车辆进行伤损评定

探索财务系统与OCR技术的结合

利用图像识别技术自动批改数学卷子

项目展示

什么是Capstone项目?

  • 项目介绍

    开放式项目又称为课程的capstone项目。作为 课程中的很重要的一部分,可以选择work on 一个具有挑战性的项目。通过此项目,可以深 入去理解某一个特定领域,快速成为这个领域 内的专家,并且让项目成果成为简历中的一个 亮点。

    • 项目流程

    Step 1: 组队

    Step 2: 立项以及提交proposal

    Step 3: Short Survey Paper

    Step 4: 中期项目Review Step

    5: 最终项目PPT以及代码提交

    Step 6: 最终presentation

    Step 7: Technical Report/博客

    • 结果输出

    完整PPT、代码和Conference-Style Technical Report 最为项目的最后阶段,我们 将组织学员的presentation分享大会。借此我 们会邀请一些同行业的专家、从业者、企业招 聘方、优质猎头资源等共同参与分享大会。

获取资料的同学请加VX:itnaer


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