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计算机视觉图像识别实战及应用
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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
初学者,在校大学生和研究生生,并希望从事计算机视觉方向的工作者。
你将会学到:
基于TensorFlow深度学习框架搭建CNN图像识别模型,并使用Django部署CNN模型
课程简介:
本课基于TensorFlow深度学习框架详细介绍了计算机视觉的基础技术和核心技术。具体内容包括图像的基础知识、OpenCV图像处理、人脸检测的原理和实现、人工神经网络、TensorFlow框架的基础应用、图像分类的原理和实现、卷积神经网络的基本概念和网络结构,以及基于Django Web框架部署CNN模型。
常见问题:
问:没有基础可以学吗?
答:这门课程是从图像基础开始讲解的,只要耐心,初学者也可以完全听懂。同时每个模块中都提供源代码和数据集。
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课程大纲-Tensorflow框架:基于深度学习的图像识别
第1章视觉图像和OpenCV基础(1小时19分钟6节)
第2章OpenCV图像处理技术(1小时2分钟6节)
第3章OpenCV绘制图像(36分钟4节)
第4章OpenCV综合案例(41分钟4节)
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