机器视觉培训课程

课程大纲

一：编程和数学基础

1.python编程语言

2.线性代数学习数学基础（微积分 概率 统计）

4.基本数据结构和算法

二：计算机视觉处理

1. 图像处理基础

2. 特征提取和描述

3. 图像滤波和变换

4. 图像识别和对象识别

5. 图像配准与变化

6. 基本图像分析工具与库‘

三：机器学习与深度学习

1. 机器学习和基础

2. 深度学习基础

3. 常见神经网络

四：神经网络和卷积神经网络

1. 神经网络基础

2. 传统神经网络

3. 深度神经网络DNNs

4. 卷积神经网络CNNs

5. CNN架构

五：图像分类和目标检测

1. 基础概念和准备

2. 经典方法（SVM,决策树等）

3. 深度学习网络

4. 图像分类

5. 目标检测

6. 迁移学习和预训练模型

六：图像分割和语义分割

1. 图像分割方法

2. 语义分割

3. 像素级别的预测和标注

七：模型训练和优化

1. 收集整理和标注数据集

2. 损失函数选择

3. 超参数调整

4. 监控和调试

八：实际项目与应用

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