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计算机视觉

计算机信息及网络安全//

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分

274

视频

12.0

课时

30.00

介绍

目录

课程概述

本课程旨在为学生介绍机器视觉技术的基本任务及发展现状，是学生理解和掌握机器视觉的基础理论，理解和掌握机器视觉技术的应用方法，为进一步研究打下必要基础。

课程目标

考核评价

详细介绍

本课程旨在为学生介绍机器视觉技术的基本任务及发展现状，是学生理解和掌握机器视觉的基础理论，理解和掌握机器视觉技术的应用方法，为进一步研究打下必要基础。

引言

课程介绍

（455s）

三维重建-1.摄像机几何

针孔摄像机 & 透镜

（632s）

摄像机几何

（1351s）

其他摄像机模型

（201s）

三维重建-2.摄像机标定

摄像机标定

（1037s）

径向畸变摄像机标定

（496s）

三维重建-3.单视图几何

2D变换

（364s）

影消点与影消线

（1342s）

单视图重构

（299s）

三维重建-4.极几何

三维重建基础

（491s）

极几何

（387s）

本质矩阵与基础矩阵

（948s）

基础矩阵估计

（407s）

三维重建-5.双目立体视觉

平行视图

（937s）

图像校正

（266s）

对应点搜索

（893s）

三维重建-6.运动恢复结构

运动恢复结构问题 + 欧式结构恢复

（1027s）

仿射结构恢复

（868s）

透视结构恢复

（1079s）

图像识别-1.图像去噪与卷积

图像卷积

（238s）

边界填充

（96s）

卷积示例

（242s）

高斯平滑核

（545s）

图像噪声与滤波

（253s）

图像识别-2.边缘提取

图像边缘

（134s）

边缘检测

（496s）

canny边缘检测算法

（216s）

图像识别-3.纹理表示

纹理表示

（557s）

图像识别-4.图像分类与线性分类器

数据集划分与数据预处理

（619s）

优化算法之梯度下降算法

（785s）

线性分类器

（799s）

损失函数与多类支撑向量机损失

（1024s）

图像分类任务

（1072s）

图像识别-5.全连接神经网络分类器

全连接神经网络

（657s）

交叉熵损失

（427s）

梯度反向传递

（296s）

动量法、自适应梯度与Adam

（656s）

全连接神经网络设计指南

（307s）

权值初始化

（354s）

批归一化

（305s）

过拟合与Dropout

（490s）

超参数优化

（352s）

图像识别-6.卷积神经网络分类器

卷积神经网络（1）

（761s）

卷积神经网络（2）

（242s）

优化&训练&样本增强

（438s）

图像识别-7.经典网络解析

AlexNet

（1026s）

ZFNet

（147s）

VGG

（557s）

GoogleNet

（1064s）

ResNet

（890s）

学堂在线

701

门课

89202

人报名学习

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