深度学习 计算机视觉

计算机视觉概述和深度学习简介 | 公开课

计算机视觉是一门研究如何让机器“看见”的科学。掌握解决具体计算机视觉任务的方法,将有助于我们解决大规模系统的复杂问题。其应用相当广泛,包括但不限于:图像分类、人脸识别;车辆检测,行人检测;语义分割,实例分割;目标跟踪,视频分割;图像生成,视频生成。在本次公开课上,卢博士将介绍计算机视觉的定义、研究方法和应用实例,还将重点介绍深度学习的历史、常见深度学习网络的介绍和开发平台,以帮助计算机视觉初学者和实践者有效巩固基础,系统梳理。

计算机视觉和深度学习导论

1.计算机视觉定义和研究方法

2.计算机视觉的应用举例:

  • 图像分类,人脸识别

  • 车辆检测、行人检测

  • 语义分割,实例分割

  • 目标跟踪、视频分割

  • 图像生成、视频生成

3.深度学习历史回顾

4.常见深度学习网络介绍和开发平台

鲁仙凯,博士,上海交通大学。他的主要研究兴趣是目标跟踪和深度学习。他在许多计算机视觉期刊会议上发表了许多学术论文,包括IEEE多媒体事务、MTA、神经计算和ICASSP。

北京时间12月6日(星期三)

上海交通大学博士讲师团队

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