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      [機器學習/圖像識別等] 全網最全的python圖像識別技術涵yolo(驗證碼識別不再是夢)

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      全網最全的python圖像識別技術涵yolo(驗證碼識別不再是夢)

      第一章 介紹:
      課程內容

      第二章:人臉檢測
      攻擊計劃
      圖像和像素
      級聯分類器 -描述
      加載和預處理圖像
      使用 Haarcascade 和 OpenCV 進行人臉檢測
      Haarcascades 參數 1
      Haarcascades 參數 2
      使用 haarcascades 進行眼睛檢測
      作業解決方案
      HOG(定向梯度直方圖)——直覺
      使用 HOG 和 Dlib 進行人臉檢測
      使用 CNN 和 Dlib 進行人臉檢測
      作業解決方案
      python和 PyCharm
      網絡攝像頭上的人臉檢測


      第三章:人臉識別

      攻擊計劃
      LBPH 算法——描述
      加載人臉數據集
      預處理圖像
      訓練 LBPH 分類器
      用 LBPH 識別人臉
      評估 LBPH 分類器
      LBPH參數
      LBPH 參數 - 實施
      檢測面部點
      檢測面部描述符 1
      檢測面部描述符 2
      計算人臉之間的距離
      使用 Dlib 1 識別人臉
      使用 Dlib 2 識別人臉
      作業解決方案
      網絡攝像頭上的人臉識別


      第四章:對象跟蹤

      攻擊計劃
      對象跟蹤與對象檢測
      KCF 和 CSRT 算法
      使用 KCF 進行對象跟蹤
      使用 CSRT 進行對象跟蹤
      作業解決方案

      第五章:用于圖像分類的神經網絡
      攻擊計劃
      生物基礎
      人工神經元
      感知器
      重量更新 1
      重量更新 2
      多層神經網絡簡介
      激活函數
      隱藏層激活 1
      隱藏層激活2
      輸出層激活
      誤差計算(損失函數)
      基本算法
      梯度下降和導數
      輸出層增量
      隱藏層增量
      反向傳播和學習率
      反向傳播的權重更新 1
      反向傳播 2 的權重更新
      偏差、誤差和多輸出
      隱藏層
      具有分類數據的輸出層
      隨機梯度下降
      深度學習
      像素和神經網絡
      導入庫
      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
      規范化數據
      創建訓練集和測試集
      構建和訓練神經網絡
      評估神經網絡
      保存和加載網絡
      對單個圖像進行分類
      從圖像中提取特征
      使用 OpenCV 1 進行特征提取
      使用 OpenCV 2 進行特征提取
      使用 OpenCV 3 進行特征提取
      使用 OpenCV 4 進行特征提取
      使用 OpenCV 5 進行特征提取
      創建訓練集和測試集
      構建和訓練神經網絡
      評估神經網絡
      保存、加載和分類單個圖像
      作業解決方案

      第六章:用于圖像分類的卷積神經網絡
      攻擊計劃
      卷積神經網絡簡介
      卷積運算
      池化
      展平
      密集神經網絡
      導入庫
      加載圖像
      創建訓練和測試數據集
      構建和訓練神經網絡
      評估神經網絡
      保存和加載網絡
      對單個圖像進行分類
      作業解決方案

      第七章:Transfer learning
      攻擊計劃
      Transfer learning——描述
      導入庫和數據集
      創建訓練和測試數據集
      預訓練的神經網絡
      創建自定義密集層
      構建和訓練神經網絡
      評估神經網絡
      微調——直覺
      微調 - 實施和評估
      保存、加載和分類單個圖像
      作業解決方案

      第八章:用于情緒分類的神經網絡
      攻擊計劃
      導入庫和圖像
      創建訓練和測試數據集
      構建和訓練神經網絡
      保存和加載模型
      評估神經網絡
      對單個圖像進行分類
      對多個圖像進行分類
      對視頻中的情緒進行分類
      作業解決方案


      第九章:汽車編碼
      攻擊計劃
      自編碼器 - 直覺
      導入庫和數據集
      可視化圖像
      預處理圖像
      構建和訓練線性自編碼器
      編碼圖像
      解碼圖像
      編碼和解碼測試圖像
      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
      作業解決方案


      第10章:使用 YOLO 進行目標檢測
      攻擊計劃
      YOLO——直覺
      下載并編譯暗網
      測試探測器
      暗網和 GPU
      閾值和 ext_output 參數
      檢測視頻中的物體
      作業解決方案

      第11章:識別手勢和動作
      攻擊計劃
      手勢和動作識別——直覺
      導入庫和圖像
      加載預訓練的神經網絡
      預測身體點數 1
      預測身體點數 2
      檢測圖像中的手勢
      檢測視頻中的手勢 1
      檢測視頻中的手勢 2
      作業解決方案


      第12章:谷歌Deep dream

      攻擊計劃
      Deep dream——簡述
      加載 InceptionNet 網絡
      加載和預處理圖像
      獲取激活
      計算損失
      梯度上升 1
      梯度上升 2
      生成圖像
      作業解決方案

      第13章:Style transfer
      攻擊計劃
      Style transfer——簡述
      加載 VGG19 網絡
      加載和預處理圖像
      構建神經網絡 1
      構建神經網絡 2
      構建神經網絡 3
      構建神經網絡 4
      訓練神經網絡 1
      訓練神經網絡 2
      可視化結果
      作業解決方案

      第13章:GAN(生成對抗網絡)
      攻擊計劃
      GAN——直覺
      加載數據集
      構建生成器 1
      構建生成器 2
      構建鑒別器
      計算損失
      訓練 GAN 1
      訓練 GAN 2
      作業解決方案

      第14章:圖像分割
      攻擊計劃
      圖像分割——描述
      下載存儲庫
      導入庫
      加載預訓練的神經網絡
      檢測物體
      去除背景 1
      去除背景 2
      視頻中的分割 1
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      精品課程啊屬于
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      我發現我一天也離不開資源共享吧了!
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      發表于 2021-10-2 15:17:43 | 只看該作者
      阿詩丹頓多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多多
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      Ttttttyyuuuuu
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