【Udemy中英字幕】Certification in Computer Vision

计算机视觉认证

学习计算机视觉的图像表示、特征工程、图像预处理、分析、应用和趋势

讲师：Human and Emotion: CHRMI

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您将学到什么

• 您将学习计算机视觉中的关键概念，从计算机视觉简介及其基本原理开始
• 该课程涵盖图像表示和特征工程，这对于理解和处理视觉数据至关重要。
• 您将深入研究图像分类方法，这对于对图像进行分类和组织至关重要。
• 您将学习计算机视觉中的关键概念，从计算机视觉及其基本原理的介绍开始。
• 该课程涵盖图像表示和特征工程，这对于理解和处理视觉数据至关重要
• 您将深入研究图像分类方法，这对于对图像进行分类和组织至关重要。
• 课程包括计算机视觉的高级主题和实际应用，例如对象检测和图像分割
• 了解图像预处理和分析，包括它们在理解和操作图像结构中的作用。
• 了解图像识别和生成，包括识别图像中的对象以及创建连贯且上下文相关的内容的技术
• 您将探索计算机视觉领域的高级主题，深入研究该领域的前沿研究和应用。
• 了解计算机视觉的应用和未来趋势，重点关注计算机视觉在各个行业的应用
• 如果你的工作涉及在实际场景中应用计算机视觉技术，那么这项培训将会很有用
• 了解如何深入了解计算机视觉不断发展的领域并了解最新进展和趋势。

探索相关主题

要求

• 您应该对计算机视觉及其应用感兴趣。
• 对图像表示和特征工程感兴趣。图像分类。对象检测和图像分割。图像预处理和分析。图像识别和生成。图像字幕和视觉问答。计算机视觉的高级主题。计算机视觉应用和未来趋势。计算机视觉的顶点项目。
• 有兴趣了解图像识别和生成、对象检测和图像分割、图像字幕和视觉问答以及计算机视觉的高级主题。
• 有兴趣了解计算机视觉应用和未来趋势、计算机视觉的高级主题以及计算机视觉的顶点项目。

描述

描述

迈出计算机视觉专业人士职业生涯的下一步！无论您是崭露头角的计算机视觉工程师、经验丰富的图像分析师、有抱负的计算机视觉机器学习专家，还是崭露头角的视觉技术人工智能研究人员，本课程都是一个磨练您的图像处理和分析能力、提高您的专业成长效率并在计算机视觉领域产生积极和持久影响的机会。

以本课程为指导，您将学习如何：

● 计算机视觉所需的所有基本功能和技能。

● 转化计算机视觉应用和技术、图像表示和特征工程、图像分析和预处理、对象检测和图像分割的知识。

● 获取与计算机视觉应用和技术相关详细信息的推荐模板和格式。

● 通过丰富的案例研究，深入了解各种场景的计算机视觉应用和技术。了解国际货币基金组织、货币政策和财政政策如何影响计算机视觉的发展，并提供实用的形式和框架。

● 通过丰富的案例研究，深入了解各种场景的计算机视觉应用和技术。了解国际货币基金组织、货币政策和财政政策如何影响计算机视觉的发展，并提供实用的形式和框架。

课程框架

引人入胜的视频讲座、案例研究、评估、可下载资源和互动练习。本课程旨在探索计算机视觉领域，涵盖各个章节和单元。您将深入研究图像表示、特征工程、图像分类、对象检测、图像分割、图像预处理、图像分析、图像识别、图像生成、图像字幕、视觉问答、高级计算机视觉主题和未来趋势。

社会文化环境模块使用计算机视觉技术深入研究情绪分析和意见挖掘、图像字幕和视觉问答以及印度社会文化背景下的对象检测和图像分割。它还应用计算机视觉来探索图像预处理和分析、图像识别、对象检测、图像分割和计算机视觉中的高级主题。您将深入了解计算机视觉驱动的情绪分析和意见挖掘、图像字幕和视觉问答以及对象检测和图像分割分析。此外，内容还讨论了基于计算机视觉的计算机视觉应用和未来趋势见解，以及计算机视觉的顶点项目。

该课程包括多个全球计算机视觉项目、格式、模板、工作表、阅读材料、测验、自我评估、电影研究和作业等资源，以详细培养和提升您的全球计算机视觉知识。

课程内容：

第 1 部分

介绍和学习计划

● 介绍并了解你的导师

● 学习计划和课程结构

1.计算机视觉简介

1.1.1 计算机视觉概述

1.1.2 计算机视觉的关键组成部分

1.2.3 模式识别

1.1.4 技术与算法

1.1.5 计算机视觉领域的挑战

1.1.6 Python 图像处理基础

1.1.7 Python 中用于图像处理的关键库

1.1.8 基本图像操作

1.1.8 继续基本图像操作

1.1.8 继续基本图像操作

2.图像表示和特征提取

2.1.1 图像表示与特征提取

2.1.1 图像表示与特征提取的延续

2.1.2 角点检测

2.1.3 HOG（方向梯度直方图）

3.图像分割

3.1.1 图像分割

3.1.2 图像分割的类型

3.1.3 技术与实现

3.1.4 K均值聚类

3.1.5 分水岭算法

3.1.6 总结

4. 物体检测

4.1.1 物体检测

4.1.2 物体检测中的关键概念

4.1.3 使用预训练模型实现目标检测

4.1.4 YOLO（你只看一次）

4.1.5 使用 TensorFlow 的 Faster R-CNN

4.1.6 总结

5.图像分类

5.1.1 图像分类

5.1.2 图像分类中的关键组件

5.1.3 实现图像分类

5.1.4 深度学习方法

6.图像识别和场景理解

6.1.1 图像识别与场景理解

6.1.2 关键概念

6.1.3 实现

6.1.4 通过语义分割进行场景理解

6.1.5 使用 Mask R-CNN 进行实例分割

6.1.6 使用 RNN 和 CNN 进行场景分类

6.1.6 使用 RNN 和 CNN 继续进行场景分类

7. 物体追踪

7.1.1 对象追踪

7.1.2 关键概念

7.1.3 使用 OpenCV 的 KLT 跟踪器

7.1.4 使用 YAOLOv4 进行深度排序以进行检测

8.图像生成和图像到图像的转换

8.1.1 图像生成和图像到图像的转换

8.1.2 关键概念

8.1.3 实现

8.1.4 使用 Pix2Pix 进行图像到图像的转换

8.1.5 Cycle gan 用于非配对图像到图像的翻译

8.1.5 用于非配对图像到图像翻译的 Cycle gan 的延续

9. 计算机视觉的高级主题

9.1.1 计算机视觉的高级主题

9.1.1 计算机视觉高级主题的延续

9.1.1 计算机视觉高级主题的延续

10.计算机视觉应用和未来趋势

10.1.1 计算机视觉应用和未来趋势

10.1.2 应用

10.1.3 未来趋势

10.1.3 未来趋势的延续

11. 顶点项目

11.1.1 顶点项目

11.1.2 项目名称 真实世界物体检测和分类系统

11.1.3 项目任务

11.1.3 项目任务的延续

11.1.4 项目交付成果

11.1.5 项目评估

11.1.6 结论

第 3 部分

作业

本课程适合哪些人：

• 对计算机视觉应用、计算机视觉高级主题有深入理解并渴望在视觉处理和分析领域取得卓越成就的专业人士。
• 旨在在计算机视觉应用和商业视觉技术的经济环境中取得成功的新专业人员。
• 现任执行董事会董事、董事总经理正在寻求其团队和组织在计算机视觉技术领域的更大参与和创新。