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Python (OpenCV)的電腦視覺訓練營 – 包含 YOLO、SSD

Viola-Jones 方法、HOG 特徵、R-CNN、YOLO 和 SSD(單發)目標檢測方法與 Python 和 OpenCV

從這 10 小時的課程,你會學到

  • 對最強大的電腦視覺模型有很好的理解
  • 了解 OpenCV
  • 理解和實現 Viola-Jones 演算法
  • 理解和實現定向梯度直方圖 (HOG,Histogram of Oriented Gradients) 演算法
  • 理解和實現與卷積神經網路 (CNN,Convolutional Neural Network) 相關的電腦視覺方法
  • 理解並實現 YOLO(You Only Look Once)演算法
  • Single Shot MultiBox 檢測 SDD 演算法
  • 掌握人臉檢測和物件檢測

要求

基本的 Python 程式技能

課程說明

本課程是關於圖像處理的基本概念,重點是人臉檢測和物件檢測。 這些話題現在變得非常熱門,因為這些學習演算法可以用於從軟體工程到犯罪調查的多個領域。 自動駕駛汽車(例如車道檢測方法)嚴重依賴點腦視覺。

隨著過去十年深度學習和圖形處理單元 (GPU) 的出現,甚至可以在實時視訊中運行這些演算法。 那麼您將在這門課程中學到什麼?

第 1 節 – 圖像處理基礎:

  • 點腦視覺理論
  • 什麼是像素強度值
  • 卷積和內核(過濾器)
  • 模糊內核
  • 銳化內核
  • 電腦視覺中的邊緣檢測(邊緣檢測內核)

第 2 節 – 自動駕駛汽車和車道檢測

  • 如何在車道檢測中使用電腦視覺方法
  • Canny 演算法
  • 如何使用霍夫變換( Hough transform )根據像素強度查找線

第 3 節 – 使用 Viola-Jones 演算法進行人臉檢測:

  • 電腦視覺中的 Viola-Jones 方法
  • 什麼是滑動窗口方法
  • 檢測圖像和視訊中的人臉

第 4 節 – 定向梯度直方圖 (HOG) 演算法

  • 如何用更好的方法超越 Viola-Jones 演算法
  • 如何檢測圖像中的梯度和邊緣
  • 構建定向梯度的直方圖
  • 使用支持向量機 (SVM,Support Vector Machines) 作為基礎機器學習演算法

第 5 節 – 基於卷積神經網路 (CNN) 的方法

  • 滑動窗口方法有什麼問題
  • 區域建議和選擇性搜索演算法
  • 基於區域的卷積神經網路 (C-RNN)
  • 快速 C-RNN
  • 更快的 C-RNN

第 6 節 – 你只看一次 (YOLO) 物件檢測演算法

  • YOLO 方法是什麼?
  • 構建邊界框
  • 如何通過單一外觀檢測圖像中的物件?
  • 聯合交集(IOU,intersection of union)演算法
  • 如何使用非最大抑制( non-max suppression )保持最相關的邊界框?

第 7 節 – 單次射擊多盒檢測器 (SSD Single Shot MultiBox Detector) 物件檢測演算法 SDD

  • SSD演算法背後的主要思想是什麼
  • 構建錨箱
  • VGG16 和 MobileNet 架構
  • 使用實時視訊實現 SSD

我們將主要討論人臉識別演算法和目標檢測的理論背景,然後我們將逐步實現這些問題。

感謝您加入課程,讓我們開始吧!

目標受眾

任何對機器學習(人工智能)和電腦視覺感興趣的人

講師簡介

Holczer Balazs 軟體工程師

我的名字是 Balazs Holczer。 我來自匈牙利布達佩斯。 我有資格成為一名物理學家。 目前我在一家跨國公司擔任仿真工程師。 自大學以來,我一直對演算法和資料結構及其實現感興趣,尤其是在 Java 中。 後來我熟悉了機器學習技術、人工智慧、數值方法和處方,例如求解微分方程、線性代數、內插法和外插法。 這些東西在幾個領域可能被證明是非常重要的:軟體工程、研發或投資銀行。 我特別喜歡 Black-Scholes 模型或 Merton 模型等定量模型。

如果您對這些主題感興趣,請查看我的網站!

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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