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Python深度学习与卡尔曼滤波培训

五.培训课程内容设置:

时间

主题

内容

 

 

 

 

 

深度学习基础

1、人工智能、机器学习与深度学习深度学习基本原理

2、深度学习模型与卷积神经网络

3tensorflow和pytorch深度学习框架学习

深度学习模型

1、训练方法,特征空间,泛化能力;

2、分类与聚类,有监督和无监督,特征降维;

3、目标检测模型YOLOv5原理

4、视频目标检测案例分析——车辆管理与收费系统

1)视频车牌识别

2)视频车型识别

3)应用程序总体流程和代码详解

视频目标检测模型

 

 

 

 

 

 

下午

卡尔曼滤波基本原理

 

1、矩阵形式状态建模

2、外部影响与不确定性建模

3、五个基本方程

4、预测和更新过程

5、卡尔曼滤波的主要应用

 

下午

卡尔曼滤波在视频目标追踪领域的应用

 

 

1、行人目标追踪案例学习

1)完整流程代码解读

2)模型参数调整和优化

3)应用程序部署方法

 




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