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适合人群
高年级本科生、低年级研究生、企业计算机视觉研发工程师、以及其他具备一定基础的爱好者。
你将会学到
学习一些经典的计算机视觉技术以及解决问题的思路,对基本问题,如检测、跟踪、识别等有一定的认识与理解,进而达到技术进阶的目的。更重要的是,在整个课程的学习中能够受到启发,进而具备探索利用基本知识解决实际应用问题的能力。
课程简介
这里有理论,更有实践。用少的语言,讲重要的干货。TLD框架的内容是非常丰富和广泛的,涵盖了计算机视觉中的一些基本问题,诸如跟踪、检测、识别。此外也涉及到了与机器学习有关方面的技术,比如cascade模型,图像二值特征提取,集成分类器,模板匹配,以及用于难样本挖掘的PN-Learning。特别是像cascade模型的这种思想,在机器学习应用方面仍然有着非常重要的作用,比如近来的一些工作,就是将cascade模型结合深度神经网络,来做目标检测等相关应用。另外,像难样本挖掘,在机器学习应用领域仍然是一个非常活跃的方向,在计算机视觉领域的**会议ICCV2017的best student paper也是这方面的工作。
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自动连播
- 第一章 前言
- 1-1试看 Begining04:00
- 1-2试看 Introduction06:23
- 第二章 TLD框架
- 2-1TLD Introduction04:18
- 2-2Tracking:Optical Flow07:21
- 2-3Tracking:Error Measure06:55
- 2-4Tracking:Transform04:50
- 2-5Tracking:Summary04:44
- 2-6Detection:Introduction02:03
- 2-7Detection:Sliding Window05:12
- 2-8Detection:Cascade Introduction05:34
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