基于深度学习的计算机视觉：原理与实践 深度学习原理.pdf

基于深度学习的计算机视觉：原理与实践 计算机视觉是人工智能领域最活跃的领域之一，基于深度学习的计算机视觉是其核心组成部分。该领域的发展日新月异，网络模型和算法层出不穷。本课程旨在help学生快速入门并达到可以从事研发的高度，掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术。 一、计算机视觉概述 计算机视觉是指使计算机具备视觉能力，以便其能够自动地识别、理解和描述图像或视频内容。计算机视觉技术广泛应用于人脸识别、物体检测、图像分类、图像分割、图像描述、图像检索、图像生成等领域。 二、深度学习在计算机视觉中的应用 深度学习是机器学习的一个分支，通过神经网络模拟人脑的工作方式来学习和识别图像。深度学习在计算机视觉中的应用极其广泛，如图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别等。在该领域，深度学习技术可以自动学习图像特征，从而实现图像分类、目标检测、图像分割等任务。 三、计算机视觉的七大任务 计算机视觉的七大任务分别是图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成。这些任务是计算机视觉的核心组成部分，都是基于深度学习技术的。 四、基于深度学习的计算机视觉技术原理 基于深度学习的计算机视觉技术原理包括卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）等。这些技术原理是计算机视觉的基础，掌握这些原理是学习计算机视觉的关键。 五、计算机视觉技术的应用领域 计算机视觉技术的应用领域非常广泛，如人脸识别、无人驾驶、机器人视觉、医疗图像分析等。掌握计算机视觉技术可以让学生有更多的职业选择和发展机会。 六、课程总体架构 本课程总体架构分为上下两部分，上部包含课程的前五章（课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割），下部包含课程的后四章（人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成）。每章节都配有详细的讲解和实践项目，以帮助学生更好地理解和掌握知识。 七、课程的学习效果 通过本课程的学习，学生可以掌握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络，掌握相关技术原理和算法，有助于开展该领域的研究与开发实战工作。此外，本课程还提供课程资料的课件PPT（pdf格式）和项目实践代码，方便学生学习和复习。