全網(wǎng)最全的python圖像識(shí)別技術(shù)涵yolo（驗(yàn)證碼識(shí)別不再是夢(mèng)）
第一章 介紹：
課程內(nèi)容
第二章：人臉檢測(cè)
攻擊計(jì)劃
圖像和像素
級(jí)聯(lián)分類器 -描述
加載和預(yù)處理圖像
使用 Haarcascade 和 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測(cè)
Haarcascades 參數(shù) 1
Haarcascades 參數(shù) 2
使用 haarcascades 進(jìn)行眼睛檢測(cè)
作業(yè)解決方案
HOG（定向梯度直方圖）——直覺
使用 HOG 和 Dlib 進(jìn)行人臉檢測(cè)
使用 CNN 和 Dlib 進(jìn)行人臉檢測(cè)
作業(yè)解決方案
python和 PyCharm
網(wǎng)絡(luò)攝像頭上的人臉檢測(cè)
第三章：人臉識(shí)別
攻擊計(jì)劃
LBPH 算法——描述
加載人臉數(shù)據(jù)集
預(yù)處理圖像
訓(xùn)練 LBPH 分類器
用 LBPH 識(shí)別人臉
評(píng)估 LBPH 分類器
LBPH參數(shù)
LBPH 參數(shù) - 實(shí)施
檢測(cè)面部點(diǎn)
檢測(cè)面部描述符 1
檢測(cè)面部描述符 2
計(jì)算人臉之間的距離
使用 Dlib 1 識(shí)別人臉
使用 Dlib 2 識(shí)別人臉
作業(yè)解決方案
網(wǎng)絡(luò)攝像頭上的人臉識(shí)別
第四章：對(duì)象跟蹤
攻擊計(jì)劃
對(duì)象跟蹤與對(duì)象檢測(cè)
KCF 和 CSRT 算法
使用 KCF 進(jìn)行對(duì)象跟蹤
使用 CSRT 進(jìn)行對(duì)象跟蹤
作業(yè)解決方案
第五章：用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
攻擊計(jì)劃
生物基礎(chǔ)
人工神經(jīng)元
感知器
重量更新 1
重量更新 2
多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
激活函數(shù)
隱藏層激活 1
隱藏層激活2
輸出層激活
誤差計(jì)算（損失函數(shù)）
基本算法
梯度下降和導(dǎo)數(shù)
輸出層增量
隱藏層增量
反向傳播和學(xué)習(xí)率
反向傳播的權(quán)重更新 1
反向傳播 2 的權(quán)重更新
偏差、誤差和多輸出
隱藏層
具有分類數(shù)據(jù)的輸出層
隨機(jī)梯度下降
深度學(xué)習(xí)
像素和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)入庫(kù)
從圖像中提取像素 1
從圖像中提取像素 2
從圖像中提取像素 3
從圖像中提取像素 4
規(guī)范化數(shù)據(jù)
創(chuàng)建訓(xùn)練集和測(cè)試集
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
保存和加載網(wǎng)絡(luò)
對(duì)單個(gè)圖像進(jìn)行分類
從圖像中提取特征
使用 OpenCV 1 進(jìn)行特征提取
使用 OpenCV 2 進(jìn)行特征提取
使用 OpenCV 3 進(jìn)行特征提取
使用 OpenCV 4 進(jìn)行特征提取
使用 OpenCV 5 進(jìn)行特征提取
創(chuàng)建訓(xùn)練集和測(cè)試集
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
保存、加載和分類單個(gè)圖像
作業(yè)解決方案
第六章：用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
攻擊計(jì)劃
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介
卷積運(yùn)算
池化
展平
密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)入庫(kù)
加載圖像
創(chuàng)建訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
保存和加載網(wǎng)絡(luò)
對(duì)單個(gè)圖像進(jìn)行分類
作業(yè)解決方案
第七章：Transfer learning
攻擊計(jì)劃
Transfer learning——描述
導(dǎo)入庫(kù)和數(shù)據(jù)集
創(chuàng)建訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集
預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
創(chuàng)建自定義密集層
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
微調(diào)——直覺
微調(diào) - 實(shí)施和評(píng)估
保存、加載和分類單個(gè)圖像
作業(yè)解決方案
第八章：用于情緒分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
攻擊計(jì)劃
導(dǎo)入庫(kù)和圖像
創(chuàng)建訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)集
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
保存和加載模型
評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
對(duì)單個(gè)圖像進(jìn)行分類
對(duì)多個(gè)圖像進(jìn)行分類
對(duì)視頻中的情緒進(jìn)行分類
作業(yè)解決方案
第九章：汽車編碼
攻擊計(jì)劃
自編碼器 - 直覺
導(dǎo)入庫(kù)和數(shù)據(jù)集
可視化圖像
預(yù)處理圖像
構(gòu)建和訓(xùn)練線性自編碼器
編碼圖像
解碼圖像
編碼和解碼測(cè)試圖像
卷積汽車編碼器 1
卷積汽車編碼器 2
卷積汽車編碼器 3
卷積汽車編碼器 4
作業(yè)解決方案
第10章：使用 YOLO 進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)
攻擊計(jì)劃
YOLO——直覺
下載并編譯暗網(wǎng)
測(cè)試探測(cè)器
暗網(wǎng)和 GPU
閾值和 ext_output 參數(shù)
檢測(cè)視頻中的物體
作業(yè)解決方案
第11章：識(shí)別手勢(shì)和動(dòng)作
攻擊計(jì)劃
手勢(shì)和動(dòng)作識(shí)別——直覺
導(dǎo)入庫(kù)和圖像
加載預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
預(yù)測(cè)身體點(diǎn)數(shù) 1
預(yù)測(cè)身體點(diǎn)數(shù) 2
檢測(cè)圖像中的手勢(shì)
檢測(cè)視頻中的手勢(shì) 1
檢測(cè)視頻中的手勢(shì) 2
作業(yè)解決方案
第12章：谷歌Deep dream
攻擊計(jì)劃
Deep dream——簡(jiǎn)述
加載 InceptionNet 網(wǎng)絡(luò)
加載和預(yù)處理圖像
獲取激活
計(jì)算損失
梯度上升 1
梯度上升 2
生成圖像
作業(yè)解決方案
第13章：Style transfer
攻擊計(jì)劃
Style transfer——簡(jiǎn)述
加載 VGG19 網(wǎng)絡(luò)
加載和預(yù)處理圖像
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2
可視化結(jié)果
作業(yè)解決方案
第13章：GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）
攻擊計(jì)劃
GAN——直覺
加載數(shù)據(jù)集
構(gòu)建生成器 1
構(gòu)建生成器 2
構(gòu)建鑒別器
計(jì)算損失
訓(xùn)練 GAN 1
訓(xùn)練 GAN 2
作業(yè)解決方案
第14章：圖像分割
攻擊計(jì)劃
圖像分割——描述
下載存儲(chǔ)庫(kù)
導(dǎo)入庫(kù)
加載預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
檢測(cè)物體
去除背景 1
去除背景 2
視頻中的分割 1
視頻中的分割 2
作業(yè)解決方案
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發(fā)表于 2021-10-2 15:00:54
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