《深度学习与计算机视觉实战》教学大纲.pdf

"深度学习与计算机视觉实战教学大纲" 以下是根据提供的文件信息生成的相关知识点： 深度学习基础 * 深度学习的发展历程 * 深度学习的基本概念和应用 * 深度学习框架的种类和特点 * 图像处理基础知识 * 数字图像数据表示形式和常见的图像类型 * 图像处理基本操作（读取、显示、保存、颜色空间转换、几何变换、增强） 计算机视觉基础 * 计算机视觉的发展历程 * 计算机视觉的应用领域 * 图像分类、目标检测、图像分割、图像生成等计算机视觉技术 * 计算机视觉技术在人工智能领域的应用 深度学习视觉基础任务 * 深度神经网络的基本结构和原理 * 卷积神经网络的基本结构和原理 * 图像分类的经典深度神经网络算法 * 目标检测的经典深度神经网络算法 * 图像分割的经典深度神经网络算法 * 图像生成的经典深度神经网络算法 人脸识别技术 * 人脸识别技术的发展历程和实现方案 * 人脸识别技术的流程 * MTCNN 人脸检测算法的原理和实现方法 * 人脸姿态矫正对齐的方法 * 人脸特征距离的计算方法 * 人脸识别技术的评价指标 目标检测技术 * 目标检测的背景和目标 * 实现目标检测的流程 * VOC 2012 数据集的结构 * Faster R-CNN 目标检测算法的原理和实现方法 * 生成先验锚框的方法 * Faster R-CNN 损失函数的作用和原理 * 目标检测算法的性能评估指标 语义分割技术 * 语义分割的基本概念和应用 * CamVid 数据集的读取方法 * U-Net 的设计方法 * 语义分割网络损失函数的设计方法 * 评价语义分割算法的方法 图像超分辨率技术 * 图像超分辨率技术的基本概念和应用 * 基于 SRGAN 的图像超分辨率技术 * 图像超分辨率技术的评价指标 Python 进行图像处理 * 使用 Python 进行图像处理的基本操作 * 使用 Python 实现深度学习视觉基础任务 * 使用 Python 实现人脸识别、目标检测、语义分割、图像超分辨率等计算机视觉技术