课程描述
Computer Vision Bootcamp™ with Python (OpenCV) – YOLO、SSD，使用 Python 语言、库 OpenCV 和 Viola-Jones、R-CNN 等方法进行训练、洞察和计算机图像处理的时期。如今，图像处理，特别是人脸识别和对象（这也是本课程的重点）被认为是最受关注的技术线程，因为从这些算法可以用于多个领域，从软件工程到研究对他的犯罪用途。例如，在机器检测方法和先进性方面，您对洞察力计算机的严重程度依赖于它，并且它被认为是最常见的应用之一。随着过去十年深度学习和 GPU 的出现，甚至已经提供了这些算法在实时视频上的瞬时实现。
人脸识别算法和对象的理论培训，然后在各种问题上实施。一、理论、洞察、计算机、滤镜、内核上传（模糊等、锐化、边缘检测）学习；然后，可以用 Canny 算法和变换 Hough 来检测程序在你的机器大腿等，图像和视频中的人脸检测，用算法 Viola-Jones 方法和滑动窗口会很熟悉。在下一节中，您将学习 hog 算法作为 Viola-Jones 的更好替代方案、梯度识别、制作直方图和使用 SvM 机器学习算法。基于网络的方法，扭转神经 (CNNs) 由 C-RNNs 和方法组成，速度更快，算法检测对象，YOLO 等 IOU.，SSD 和体系结构 VGG16 和 MobileNet，也来自课程的其他主题是 。
学什么东西
正确理解最强的计算机洞察模型 掌握OpenCV库 理解和实现Viola-Jones、HOG和YOLO算法 掌握CNN相关方法并实现它们 熟悉SDD算法 完全掌握人脸和物体识别
本次培训适合以下人群
对机器学习（人工智能）和计算机洞察感兴趣的人。
使用 Python (OpenCV) 介绍 Computer Vision Bootcamp™ – YOLO、SSD
出版商：Udemy 讲师：Holczer Balazs 语言：英语 培训水平：从初级到高级 课时数：19 节 106 课时长：9 小时 46 分钟
头四季
先决条件
- 基本的 Python 编程技能
图片
样片
安装指南
在使用播放器提取您的自定义视图之后。
字幕：英文
画质：720p
