2025 年現代電腦視覺 GPT、PyTorch、Keras、OpenCV4！

新一代電腦視覺：YOLOv8、DINO-GPT4V、OpenCV、人臉辨識、生成式 AI、擴散模型與變換器( Transformers )

從這 28 小時的課程，你會學到

所有主要電腦視覺理論和概念（2023 年底更新！）
學習使用 PyTorch、TensorFlow 2.0 和 Keras 執行電腦視覺深度學習任務
YOLOv8：尖端的物體識別
DINO-GPT4V：下一代視覺模型
了解 YOLOv8、R-CNN、Detectron2、SSD、EfficientDetect 等所有主要目標偵測框架！
使用 Segment Anything、U-Net、SegNet 和 DeepLabV3 進行深度分割
透過視覺化不同的活化並應用 GradCAM 來了解 CNN「看到」的內容
生成對抗網路 (GAN) 和自動編碼器 – 生成數字、動漫角色、變換風格並實現超分辨率
訓練、微調和分析您自己的分類器
臉部辨識以及性別、年齡、情緒和種族檢測
神經風格遷移和 Google Deep Dream
遷移學習、微調和先進的 CNN 技術
重要的現代 CNN 設計，如 ResNets、InceptionV3、DenseNet、MobileNet、EffiicentNet 等等！
使用 DeepSORT 進行追蹤
連體網絡、臉部辨識和分析（年齡、性別、情緒和種族）
影像字幕、深度估計和視覺轉換器( Transformers )
點雲（3D資料）分類與分割
使用 Flask 製作電腦視覺 API 和 Web 應用程式
OpenCV4 詳細介紹，涵蓋所有主要概念並提供大量範例程式碼
所有課程代碼均適用於隨附的 Google Colab Python 筆記本
用於增強影像分析的 Meta CLIP

要求

沒有程式經驗（一些 Python 會是有益的）
初中數學基礎
寬頻網路連接

課程說明

歡迎來到現代電腦視覺 TensorFlow、Keras 和 PyTorch 課程！

2025 人工智慧和深度學習正在改變各行各業，而這場人工智慧革命中最引人入勝的部分之一就是電腦視覺！

2025年更新：現代電腦視覺課程

我們很高興為您帶來現代電腦視覺課程的最新更新。深入學習涵蓋該領域最先進和相關主題的豐富課程：

YOLOv8：尖端的物體識別
DINO-GPT4V：下一代視覺模型
用於增強影像分析的 Meta CLIP
用於物體檢測的 Detectron2
分割任何東西
人臉辨識技術
用於創意成像的生成 AI 網絡
電腦視覺中的 Transformers
部署和生產視覺模型
影像處理的擴散模型
影像生成及其應用
高效率學習的標註策略
檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation，RAG)
適用於多種應用的零樣本分類器
使用 Roboflow：簡化視覺工作流程

什麼是電腦視覺？

但電腦視覺到底是什麼？為什麼它如此令人興奮？那麼，如果電腦能夠理解透過相機或影像看到的內容會怎麼樣？此類技術的應用無窮無盡，從醫學影像、軍事、自動駕駛汽車、安全監控、分析、安全、農業、工業和製造！這個清單是無窮無盡的。

電腦視覺工作者的工作需求激增，該領域專家的薪水達到 20 萬美元甚至更高是很常見的。然而，進入這個領域並不容易。資訊過多，其中許多已經過時，而且大量教程忽略了基礎知識。因此，初學者不知道從哪裡開始。

本課程旨在解決這一切！

使用 Google Colab 筆記本進行教學（沒有混亂的安裝，所有程式碼都可以立即運行）
超過 27 小時的最新相關電腦視覺理論以及範例程式碼
使用 PyTorch 和 Tensorflow Keras 進行教學！

在本課程中，您將學習電腦視覺、經典電腦視覺（使用 OpenCV）的基本基礎，然後我將繼續學習深度學習，在其中我們建立 CNN 的基礎知識並學習以下主題的所有內容：

涉及深度學習的電腦視覺應用正在蓬勃發展！

擁有能看見的機器將改變我們的世界，並徹底改變幾乎所有產業。 具有視覺能力的機器或機器人將能夠：

進行手術並透過醫學掃描準確地分析和診斷您。
啟用自動駕駛汽車
徹底改變機器人，使我們能夠製造出可以做飯、清潔並協助我們完成幾乎任何任務的機器人
了解閉路電視監控影片中看到的內容，從而執行安全、交通管理和許多其他服務
使用令人驚嘆的神經風格轉移和其他創新類型的圖像生成來創造藝術
模擬許多任務，例如老化面孔、修改即時視訊來源以及真實地替換電影中的演員

詳細的 OpenCV 指南涵蓋：

圖像操作和操作
輪廓和分割
簡單的物件檢測和追蹤
面部標誌、識別和臉部交換
神經風格遷移、YOLOv3、SSD 和黑白圖像著色器的 OpenCV 實現
使用視訊和視訊串流

2025 年更新：現代電腦視覺課程

使用 CNN 進行分類
CNN 分析、視覺化性能、高級 CNN 技術的詳細概述
遷移學習和微調
生成對抗網絡 – CycleGAN、ArcaneGAN、SuperResolution、StyleGAN
自動編碼器
神經風格遷移和谷歌 DeepDream
現代 CNN 架構，包括視覺轉換器（ResNets、DenseNets、MobileNET、VGG19、InceptionV3、EfficientNET 和 ViTs）
用於圖像相似性的連體網絡
臉部識別（年齡、性別、情感、種族）
PyTorch Lightning
使用 YOLOv5 和 v4、EfficientDetect、SSD、Faster R-CNN、
深度分割 – MaskCNN、U-NET、SegNET 和 DeepLabV3
使用 DeepSORT 進行追蹤
Deep Fake(深度偽造技術) 生成
影片分類
光學字符識別 (OCR，Optical Character Recognition )
圖片字幕
使用點雲資料( Point Cloud Data )的 3D 電腦視覺
醫學成像 – X 射線分析和 CT 掃描
深度估計
使用 Flask 製作電腦視覺 API
還有更多

這是一門綜合課程，分為兩 (2) 個主要部分。第一個是詳細的 OpenCV（經典計算機視覺教程），第二個是詳細的深度學習

本課程充滿了有趣和酷炫的專案，包括這些經典計算機視覺專案：

按大小、位置對輪廓進行排序，使用它們進行形狀匹配
尋找 Waldo
透視變換（CamScanner）
圖像相似度
圖像顏色的 K-Means 聚類
使用 MeanShift 和 CAMShift 進行運動追蹤
光流
使用 Dlib 進行臉部地標檢測
換臉
二維碼和條碼到達
背景去除
文本檢測
使用 PyTesseract 和 EasyOCR 進行 OCR
為黑白照片著色
具有修復和降噪功能的計算攝影
使用邊緣檢測創建自己的草圖
RTSP 和 IP 串流
錄影螢幕成為視頻
直接輸入 Youtube 影片

深度學習電腦視覺專案：

PyTorch 和 Keras CNN 教程 MNIST
PyTorch & Keras 錯誤分類和模型性能分析
帶和不帶 Regularisation (正規化) 的 PyTorch 和 Keras Fashion-MNIST
CNN 視覺化 – 過濾器和過濾器激活可視化
CNN 視覺化過濾器和類最大化
CNN 視覺化 GradCAM GradCAMplusplus 和 FasterScoreCAM
使用 Keras 在 Tensorflow2.0 中復製 LeNet 和 AlexNet
PyTorch 和 Keras 預訓練模型 – 1 – VGG16、ResNet、Inceptionv3、MobileNetv2、SqueezeNet、WideResNet、DenseNet201、MobileMNASNet、EfficientNet 和 MNASNet
Rank-1 和 Rank-5 準確度
PyTorch 和 Keras Cats vs Dogs PyTorch – 使用你自己的資料進行訓練
PyTorch Lightning 教程 – 批量和 LR 選擇、張量板、回調、mGPU、TPU 等
PyTorch Lightning – 遷移學習
PyTorch 和 Keras 遷移學習和微調
PyTorch 和 Keras 使用 CNN 作為特徵提取器
PyTorch 和 Keras – Google Deep Dream
PyTorch Keras – 神經風格遷移 + TF-HUB 模型
使用 Fashion-MNIST 資料集的 PyTorch 和 Keras 自動編碼器
PyTorch 和 Keras – 生成對抗網路 – DCGAN – MNIST
Keras – 超分辨率 SRGAN
項目 – Generate_Anime_with_StyleGAN
CycleGAN – 把馬變成斑馬
ArcaneGAN 推理
PyTorch 和 Keras 連體網路
在 Keras 中使用 VGGFace 進行臉部識別
PyTorch 與 FaceNet 的臉部相似性
DeepFace – 年齡、性別、表情、頭部姿勢和識別
物件檢測 – 槍、手槍探測器 – Scaled-YOLOv4
物件檢測 – Mask 檢測 – TensorFlow 物件檢測 – MobileNetV2 SSD
物件檢測 – 手語檢測 – TFODAPI – EfficientDetD0-D7
物件檢測 – TinyYOLOv4 的坑洞檢測( Pot Hole Detection )
物件檢測 – 蘑菇型物體檢測 – Detectron 2
物件檢測 – 網站截圖區域檢測 – YOLOv4-Darknet
物件檢測 – 無人機海事檢測器 – Tensorflow Object Detection Faster R-CNN
物件檢測 – 棋子檢測 – YOLOv3 PyTorch
物件檢測 – 建築工地安全帽檢測 – EfficientDet-v2
物件檢測血細胞物體檢測 – YOLOv5
物件檢測 Plant Doctor 物件檢測 – YOLOv5
圖像分割 – Keras、U-Net 和 SegNet
DeepLabV3 – PyTorch_Vision_Deeplabv3
Mask R-CNN 演示
Detectron2 – Mask R-CNN
訓練 Mask R-CNN – 形狀
Yolov5 DeepSort Pytorch 教程
DeepFakes – 第一階模型演示
視覺轉換器教程 PyTorch
Keras 中的 Vision Transformer 分類器
使用 BigTransfer (BiT) 進行圖像分類
使用 Keras 進行深度估計
使用 Keras 的度量學習進行圖像相似性搜索
使用 Keras 進行圖像字幕
使用 Keras 的 CNN-RNN 架構進行影片分類
使用 Keras 使用 Transformers 進行影片分類
點雲分類 – PointNet
使用 PointNet 進行點雲分割
3D 圖像分類 CT 掃描
使用 TPU 進行 X 射線肺炎分類
使用 MIRNet 的低光圖像增強
驗證碼 OCR 破解器
Flask Rest API – 伺服器和 Flask Web 應用程式
Detectron2 – 身體姿勢