XX-计算机视觉的深度学习实践

计算机视觉的深度学习实践课程介绍:

这门课主要讲解CV领域的重点研究问题,通过10个应用项目案例帮你快速掌握.课程专门介绍深度学习的基础理论知识,包括神经网络的基本原理,以及深度学习对于传统神经网络的关键改进,重点介绍深度学习模型在计算机视觉领域的应用.具体涉及在CV领域如何应用卷积神经网络,区域卷积网络全卷积网络…等图形应用的难点

应用案例:

课程目录:

——/小象-计算机视觉的深度学习实践/
├──代码
| ├──代码.zip 3.56G
| ├──ch10.zip 200.93M
| ├──ch11.zip 2.84G
| ├──ch12.rar 1.79G
| ├──ch13.zip 134.01M
| ├──ch14.zip 13.65M
| ├──ch7.rar 685.37M
| ├──ch8.zip 177.89M
| └──ch9.rar 2.07G
├──课件.zip
└──视频
| ├──章节1.课程概述
| ├──章节2.图像预处理
| ├──章节3.图像特征与描述
| ├──章节4.未有深度学习之前
| ├──5.神经网络与误差反向传播算法
| ├──6.深度学习基础
| ├──7.图像分类
| ├──8.图像检索
| └──9.目标检测_上
| ├──10.目标检测_下
| ├──11.通用场景图像分割
| ├──12.医疗影像分割
| ├──13.图像描述（图说）
| ├──14.图像生成

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