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【为什么要学习深度学习和计算机视觉?】 AI人工智能现在已经成为人类发展中最火热的领域。而计算机视觉(CV)是AI中最热门,也是落地最多的一个应用方向(人脸识别,自动驾驶,智能安防,车牌识别,证件识别)。...
MATLAB计算机视觉与深度学习实战-运行代码 涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织...
【deep learning】斯坦福CS231n—深度学习与计算机视觉(资料汇总)-附件资源
《深度学习与计算机视觉》配套代码
本人亲自总结的计算机视觉方向的资源,适合入门阅读。由最基础的cnn分类到目标检测和分割,包括推荐博客的链接,论文以及一些自己的小经验。适合新手入门阅读~大佬轻喷
AI、深度学习与计算机视觉(续2).pdf
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OpenCV计算机视觉基础教程(Python版)课件10机器学习和深度学习.pdfOpenCV计算机视觉基础教程(Python版)课件10机器学习和深度学习.pdfOpenCV计算机视觉基础教程(Python版)课件10机器学习和深度学习.pdfOpenCV计算机...
本文讲解了一些理解 CNN 可视化的方法(特征、滤波器可视化),以及一些有趣的应用,如DeepDream、图像神经风格迁移(特征反演 + 纹理生成)等【对应 CS231n Lecture 12】
精品--《深度学习与计算机视觉》配套代码
本教程依托于 Stanford 斯坦福大学的《CS231n:深度学习与计算机视觉》,对深度学习与计算机视觉方向的图像分类、CNN、RNN、目标检测、图像分割、生成模型等各个主题做了体系化的梳理
该讲义为斯坦福大学李飞飞教授所开深度学习与计算机视觉(cs231n)课程讲义,为深度学习入门课程,通俗易懂且内容前沿,适合于对深度学习/计算机视觉有兴趣并有一定基础的人学习。
本课程适合具有一定深度学习基础,希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域,应用非常广泛,如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。...
本文讲解了深度学习硬件知识(CPU、GPU、TPU),主流深度学习框架(TensorFlow、PyTorch)相关知识,借助于工具可以实际搭建与训练神经网络【对应 CS231n Lecture 8】
深度学习在计算机视觉领域的应用进展.pdf
本文讲解两阶段(two stage)目标检测的发展史和典型算法:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN等的算法结构和核心流程【对应 CS231n Lecture 11】
基于深度学习的计算机视觉:原理与实践 深度学习原理.pdf
未来,随着人工智能技术的不断发展,深度学习与计算机视觉技术的融合将会在更多的领域得到应用,如医疗、教育、娱乐等。同时,随着计算能力的不断提升和新算法的不断涌现,深度学习与计算机视觉技术的融合将会实现更...
本文讲解了斯坦福大学 CS231n 课程的内容框架(深度学习 + 卷积神经网络 + 计算机视觉应用)和学习基础,帮助了解计算机视觉的历史和技术发展【对应 CS231n Lecture 1】
【深度学习计算机视觉实战】无人驾驶中的车道线检测 计算机视觉.pdf
基于计算机视觉识别与深度学习的施工现场智能化安全管理方案项目源码+文档基于计算机视觉识别与深度学习的施工现场智能化安全管理方案项目源码+文档基于计算机视觉识别与深度学习的施工现场智能化安全管理方案项目...
第 1 章 基于直方图优化的图像去雾技术 第 2 章 基于 形态学的权重自适应图像去噪 第 3 章 基于多尺度形态学提取眼前节组织 第 4 章 基于 Hough 变化的答题卡识别 第 5 章 基于阈值分割的车牌定位识别 第 6 章 基于...