OpenCV核心技术机器视觉+深度学习+CNN卷积神经网

未*** · 发表于 2023-12-6 17:39:29

===============课程介绍===============

非常详细的OpenCV机器视觉实战课程，课程内容包括了计算机视觉基础，计算机深度学习，计算机图像分割、目标跟踪，中阶段计算机视觉，神经网络、CNN卷积神经网络进阶及实战等课程，课程还包括了学习的作业级讲解，非常的“保姆级”。

===============课程目录===============

├─cv核心-1-计算机视觉基础：基本图像处理.mp4
├─cv核心-10-计算机视觉中的图像分类.mp4
├─cv核心-11-深度学习之两阶段目标检测.mp4
├─cv核心-12-深度学习之一阶段目标检测.mp4
├─cv核心-13-计算机视觉中的图像分割.mp4
├─cv核心-14-计算机视觉中的目标跟踪.mp4
├─cv核心-15-课程知识点总结.mp4
├─cv核心-2-中阶计算机视觉.mp4
├─cv核心-3-初步认识机器学习.mp4
├─cv核心-4-经典机器学习.mp4
├─cv核心-5-神经网络与反向传播.mp4
├─cv核心-6-详解CNN卷积神经网络part1原理篇.mp4
├─cv核心-7-详解CNN卷积神经网络part2应用篇.mp4
├─cv核心-8-详解CNN卷积神经网络part3实战细节篇.mp4
├─cv核心-9-cuda编程.mp4
(1)\1.1 计算机视觉基础：基本图像处理；目录中文件数:2个
├─CV核心基础WEEK1.docx
├─核心基础课week1 20200816.pdf
(2)\10.1 计算机视觉中的图像分类；目录中文件数:2个
├─week10.docx
├─核心基础课week10后20201101.pdf
(3)\11.1 深度学习之两阶段目标检测；目录中文件数:2个
├─week11.docx
├─核心基础课week11_20201108课后.pdf
(4)\12.1 深度学习之一阶段目标检测；目录中文件数:2个
├─核心基础课week11_20201108补充讲解vgg_bn.pdf
├─核心基础课week12-20201115发出.pdf
(5)\13.1 计算机视觉中的图像分割；目录中文件数:2个
├─week13.docx
├─核心基础课week13-图像分割设计方法20201122课后.pdf
(6)\14.1 计算机视觉中的目标跟踪；目录中文件数:2个
├─week14.docx
├─核心基础课week14-图像跟踪算法设计20201129.pdf
(7)\15.1 课程知识点总结；目录中文件数:1个
├─https.docx
(8)\2.1 中阶计算机视觉；目录中文件数:2个
├─week2 (1).docx
├─核心基础课week2-20200823发出.pdf
(9)\3.1 初步认识机器学习；目录中文件数:2个
├─week3.docx
├─核心基础课week3 20200830 发出.pdf
(10)\4.1 经典机器学习；目录中文件数:2个
├─week4 (1).docx
├─核心基础课week4 20200906课后.pdf
(11)\5.1 神经网络与反向传播；目录中文件数:2个
├─week5 (1).docx
├─核心基础课week5 20200913课后发出.pdf
(12)\6.1 详解CNN卷积神经网络 part 1 原理篇；目录中文件数:2个
├─week6.docx
├─核心基础课week6-20200920课后.pdf
(13)\7.1 详解CNN卷积神经网络 part 2 应用篇；目录中文件数:2个
├─week7.docx
├─核心基础课week7_2020-10-11课后.pdf
(14)\8.1 详解CNN卷积神经网络 part 3 实战细节篇；目录中文件数:2个
├─week8.docx
├─核心基础课week8-20201018课后.pdf
(15)\9.1 cuda编程；目录中文件数:2个
├─week9.docx
├─核心基础课week9 20201025课后.pdf
(16)\作业答案；目录中文件数:0个
(17)\作业答案\week1；目录中文件数:0个
(18)\作业答案\week2；目录中文件数:0个
(19)\作业答案\week3；目录中文件数:0个
(20)\作业答案\week4；目录中文件数:0个
(21)\作业答案\week5；目录中文件数:0个
(22)\作业答案\week7；目录中文件数:1个
├─week07.py
(23)\作业答案\week8；目录中文件数:1个
├─week8_homework.py
(24)\作业答案\week1\1；目录中文件数:8个
├─homework_zhangheng.py
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├─各种滤波器的最佳结果.png
├─最佳结果.png
├─线性滤波结果.png
├─自定义卷积核滤波结果.png
├─非线性滤波结果.png
(25)\作业答案\week1\2；目录中文件数:6个
├─beauty-face.png
├─CV核心基础WEEK1.docx
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├─week1_ray.ipynb
├─week1_ray.py
(26)\作业答案\week1\3；目录中文件数:5个
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(27)\作业答案\week1\4；目录中文件数:10个
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├─__init__.py
(28)\作业答案\week2\1；目录中文件数:1个
├─homework.ipynb
(29)\作业答案\week2\2；目录中文件数:1个
├─名企班+week2+高桂春.ipynb
(30)\作业答案\week2\3；目录中文件数:15个
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├─week2_homework.py
(31)\作业答案\week2\4；目录中文件数:1个
├─名企cv4-week2-张锐.ipynb
(32)\作业答案\week3\1；目录中文件数:3个
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(33)\作业答案\week3\2；目录中文件数:2个
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├─核心+week3+蔡晨铃.ipynb
(34)\作业答案\week3\3；目录中文件数:1个
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(35)\作业答案\week4\1；目录中文件数:3个
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(36)\作业答案\week4\2；目录中文件数:1个
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(37)\作业答案\week4\3；目录中文件数:4个
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(38)\作业答案\week4\4；目录中文件数:1个
├─cv_home_work_zhangheng.py
(39)\作业答案\week5\1；目录中文件数:0个
(40)\作业答案\week5\2；目录中文件数:4个
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(41)\作业答案\week5\3；目录中文件数:1个
├─week5_核心课_汪梓玉.ipynb
(42)\作业答案\week5\4；目录中文件数:5个
├─hct66.py
├─kmeans.py
├─kmeanspp.py
├─mnist.py
├─__init__.py
(43)\作业答案\week1\2\_ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─week1_ray-checkpoint.ipynb
(44)\作业答案\week1\3\_ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─homework_week1_huangchao-checkpoint.ipynb
(45)\作业答案\week1\4\新建文件夹；目录中文件数:5个
├─img_bilateral.png
├─img_gaussian.png
├─img_mean.png
├─img_median.png
├─img_swf.png
(46)\作业答案\week2\1\_ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─homework-checkpoint.ipynb
(47)\作业答案\week2\2\_ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─名企班+week2+高桂春-checkpoint.ipynb
(48)\作业答案\week2\4\my；目录中文件数:8个
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├─2828_my_own_3.png
├─2828_my_own_4.png
├─2828_my_own_5.png
├─2828_my_own_6.png
├─2828_my_own_image.png
├─2828_my_own_noisy_6.png
├─mnist_train_100.csv
(49)\作业答案\week2\4\_ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─名企cv4-week2-张锐-checkpoint.ipynb
(50)\作业答案\week3\2\_ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─核心+week3+蔡晨铃-checkpoint.ipynb
(51)\作业答案\week4\1\figure；目录中文件数:2个
├─accuracy.png
├─loss.png
(52)\作业答案\week4\2\_ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─pytorch_lenet_mnist-checkpoint.ipynb
(53)\作业答案\week4\3\dataset；目录中文件数:1个
├─mnist_dataset.py
(54)\作业答案\week5\1\week5；目录中文件数:3个
├─hct66.py
├─kmeanspp.py
├─__init__.py
(55)\作业答案\week5\3\_ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个
├─week5_核心课_汪梓玉-checkpoint.ipynb

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未*** · 发表于 2023-12-6 19:14:46

thx ..

,..,

未*** · 发表于 2023-12-6 19:27:56

666

未*** · 发表于 2023-12-6 19:35:50

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未*** · 发表于 2023-12-6 23:06:37

未*** · 发表于 2023-12-7 08:12:34

未*** · 发表于 2023-12-7 09:24:45

未*** · 发表于 2023-12-7 15:50:26

65666666666666666

未*** · 发表于 2023-12-9 08:42:31

未*** · 发表于 2023-12-13 19:44:10

great

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