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% G/ v9 X& Z1 {
计算机视觉实战项目- t8 M( ?' x; w+ L
├──01.OpenCV图像处理实战视频课程 9 e2 r q2 j& [, Q0 O% }0 c7 h
| ├──项目实战二：文档扫描OCR识别 2 F% C4 n# e7 [. i7 R
| | ├──1-整体流程演示 , Y, d6 b/ G" ^! A% o
| | ├──2-文档轮廓提取
3 u+ Z' Y( T) v+ F5 F. G7 j| | ├──3-原始与变换坐标计算
- H: O6 W: }. X' \5 X/ I* \| | ├──4-透视变换结果
# e2 Z: V# a4 B| | ├──5-tesseract-ocr安装配置
! c4 B5 D( v: p# `| | └──6-文档扫描识别效果
( X2 S# V0 ?) t6 Q2 l| ├──项目实战三：全景图像拼接 $ U! ]7 j& Z1 U5 T
| | ├──1-特征匹配方法
. v C% U8 ]+ o: @2 y| | ├──2-RANSAC算法
+ F' L8 e# ?6 l! ?2 J| | ├──2-图像拼接方法
( v* V$ I' L' R) y| | └──4-流程解读
# b, v0 g9 M4 g+ m. F| ├──项目实战四：停车场车位识别
$ k1 p6 g: t ?8 `9 c8 u, g( j| | ├──1-任务整体流程
V n- W) q8 i4 g9 y9 X| | ├──2-所需数据介绍 ) x2 t- T# j( N# R4 K
| | ├──3-图像数据预处理
3 H. ~7 R. \4 P7 t/ e| | ├──4-车位直线检测
% M( e% a: R Z# |1 t/ L| | ├──5-按列划分区域
Q6 z; c/ ]4 J| | ├──6-车位区域划分
- w5 }6 C4 ]) x, X' \* {) n| | ├──7-识别模型构建
) ^0 d$ k& q7 Z1 D ?- p, L' X| | └──8-基于视频的车位检测 : J2 c, f8 }! u
| ├──项目实战五：答题卡识别判卷 ; v! K7 t5 a7 d7 F1 T
| | ├──1-整体流程与效果概述 % p& S7 R. H& f4 {
| | ├──2-预处理操作
" Y2 E: h# E3 m, p* X& z| | ├──3-填涂轮廓检测
5 y: Q _4 }2 b2 U* o5 e| | └──4-选项判断识别 ' m' l1 ~7 p; O8 f( y
| └──项目实战一：信用卡数字识别
6 D" R, x) w# P+ T* t| | ├──1-总体流程与方法讲解 4 L* [* o( }2 g2 A6 F
| | ├──2-环境配置与预处理
- Q1 o1 H! C, U- [7 ]! M| | ├──3-模板处理方法
6 E# p! @( j' f [, l& Y& o. q| | ├──4-输入数据处理方法 0 j/ J, r; X3 m- h/ O6 e3 B( R
| | └──5-模板匹配得出识别结果
: ~% k5 n9 T) S. k& K& ?$ F1 ?( n8 ~├──02.YOLOV5目标检测视频课程
* p; `( \; Z* l$ c1 g| ├──1.任务需求与项目概述.mp4 12.45M. K* M, q" x: C& X4 _
| ├──2-数据与标签配置方法.mp4 28.38M
2 x/ e* r/ i+ Q6 W4 C6 ?| ├──3-标签转格式脚本制作.mp4 23.84M
! f, T1 e. D( o% P| ├──4-各版本模型介绍.mp4 24.31M/ T/ z! _ x3 N4 u c' M4 e
| ├──5-项目参数配置.mp4 18.87M) |' ^2 D8 [. |$ }1 X5 i. e
| ├──6-缺陷检测模型培训.mp4 27.21M' Y* f; e0 W( L" q$ n v2 r
| └──7-输出结果与项目总结.mp4 32.44M- H% G; v/ ]) b/ h# m
├──03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程
) y2 f d% L' x; t| ├──第二章：MaskRcnn网络框架源码详解 / O7 r) t @- E7 T6 l
| | ├──1-FPN层特征提取原理解读
- @& O- x+ l: f. s7 s, a. D| | ├──10-RoiPooling层的作用与目的
, a% o# ?1 F3 N, b/ F- ?| | ├──11-RorAlign操作的效果
( ^. w! H* e1 a* K' k* E| | ├──12-整体框架回顾 ! o) V" \4 R) m; m
| | ├──2-FPN网络架构实现解读 C8 P/ b6 D5 k9 J
| | ├──3-生成框比例设置
; n4 k, C9 |4 ]" T0 H# U9 n| | ├──4-基于不同尺度特征图生成所有框
% \3 X3 W( V$ Y( q" x' K| | ├──5-RPN层的作用与实现解读 : X# b3 d9 A, W$ Y
| | ├──6-候选框过滤方法
& y# `) E) R$ i| | ├──7-Proposal层实现方法 3 n- W* a% J, c7 O) ?
| | ├──8-DetectionTarget层的作用 : w' g0 i& [" l# I5 m* ~- P
| | └──9-正负样本选择与标签定义
. b: E! c; w+ G4 || ├──第六章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列
- z- V7 U/ Z& t0 Y5 k| | ├──1-三代算法-1-物体检测概述 , L9 w8 B% J: N$ a9 ?; F! K
| | ├──2-三代算法-2-深度学习经典检测方法
6 \: P9 A. W" \- C. q/ w| | ├──3-三代算法-3-faster-rcnn概述 3 v0 a( L- z* e9 W; q
| | ├──4-论文解读-1-论文整体概述
3 V& c2 z% G5 X T, X9 d| | ├──5-论文解读-2-RPN网络结构 3 u) ?. ?3 a# |) f
| | ├──6-论文解读-3-损失函数定义 ! T. q9 h9 Z1 P. ^- d
| | └──7-论文解读-4-网络细节
+ F3 l+ \4 F! ~ p) ?| ├──第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
! Q% M3 k" a) j8 c: || | ├──1-Labelme工具安装 & b8 Z6 p/ Q6 G- c. T! I$ u1 ^1 R
| | ├──2-使用labelme进行数据与标签标注
& k0 H& r& I3 e2 C1 W, X" _$ Y| | ├──3-完成训练数据准备工作 0 I$ Z1 V4 t5 j: {8 x- U7 o
| | ├──4-maskrcnn源码修改方法 : R- ^: c9 K& Z0 i
| | ├──5-基于标注数据训练所需任务
4 y. c9 y* Q: e( B) Z' S( x% i6 r| | └──6-测试与展示模块 ; X& p, @, |* _1 p& R( e( n
| ├──第四章：练手小项目-人体姿态识别demo
* }, m+ F/ J. Q5 g0 c) W6 R/ y" v| | ├──1-COCO数据集与人体姿态识别简介 5 @' u) L D: D
| | ├──2-网络架构概述 . l$ f9 T1 A/ Z9 ^7 U: q
| | └──3-流程与结果演示
( v1 B6 @# }% || └──第一章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置 0 E3 W/ Y* I2 l5 O) f
| | ├──0-课程简介 9 i, `9 [) P9 D. `9 P
| | ├──1-Mask-Rcnn开源项目简介 2 Z5 b8 e! R: N6 T! f+ W( N
| | ├──2-开源项目数据集 , h0 m6 c: J8 j% H& b9 I+ G) `
| | ├──3-参数配置 * b2 b( X+ T& F& H
| | └──第五章：必备基础-迁移学习与Resnet网络架构 . H1 K* a1 A% e2 a7 Q( D
├──04.Unet图像分割实战视频课程
& M0 |* P+ `8 Q2 J* _| ├──1.mp4 258.34M6 _9 k% ?) G* S. o' J+ j
| ├──2.mp4 199.67M
/ v- k; F1 e: R5 }| ├──3.mp4 404.95M- u9 v, B, Z2 j
| ├──4.mp4 199.03M. x" l- B+ u% Y1 _# c& z% S
| └──5.mp4 321.92M
; K' C0 G# t. k; n8 H' F├──05.OpenCV图像处理课程资料 : m7 I$ i4 Q9 X/ W& C2 J
| ├──第11-12章notebook课件.zip 52.05M
% I6 ]+ p: O) p, @) S| ├──第16-17章notebook课件.zip 9.37M
3 h4 r ^# @- L9 j# ?7 e& U& f| ├──第2-7章notebook课件.zip 7.28M1 m2 B1 |8 V' G' u S
| ├──第八章notebook课件.zip 1.29M
4 N; d4 ~" f4 t, F8 z* P| ├──第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip 74.15M
6 A8 i1 D; X q( W| ├──第二十章：人脸关键点定位.zip 69.75M, J5 Z2 O% S5 e, j8 m$ ~
| ├──第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip 548.10kb
- G$ \) V& \# @| ├──第十八章：Opencv的DNN模块.zip 49.62M4 K1 K1 k, k G# f# {/ w* b
| ├──第十九章：项目实战-目标追踪.zip 125.33M/ y/ G3 v4 g2 X3 g) \% e
| ├──第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip 829.49kb
: P7 U! f( X w5 G2 i| ├──第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip 111.34M
9 A* X% ]3 O, |/ U4 j| ├──第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip 3.07M3 ?, U- y6 j1 S% H' @
| └──第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip 44.94M
; P" o6 y' f; Q' x/ j$ J& y├──06.YOLOV5目标检测课程资料 8 s4 d& Z" u: N) m! y
| ├──NEU-DET.zip 26.68M
1 ?/ P) q7 O9 O2 Q| ├──PyTorch-YOLOv3.zip 462.21M
) M0 a7 x0 ?( d| ├──YOLO5.zip 469.64M0 O& e+ f, D! o0 q2 L6 ^
| └──YOLO.pdf 1.88M" p* s" S; w9 l1 z; s
├──07.MASK-RCNN课程资料 $ i: u9 S) ^, B% K+ I
| ├──第六章：物体检测-faster-rcnn 1 n# A2 ^2 a; [; G4 @
| | ├──Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf 6.49M
7 g1 D, H! W, T% H5 }1 F! Z| | ├──faster-rcnn.pptx 3.23M0 j2 h* c) ]# ?' `
| | ├──FasterRcnn.zip 2.74G
$ n$ w7 _: _4 i0 ~+ s| | └──iccv15_tutorial_training_rbg.pdf 17.36M$ Z, c# }% _0 d0 `" G8 ^
| ├──第二章：MaskRcnn网络框架源码详解.zip 1.14G+ L# @* r0 ?& o' ~5 h5 ^0 F
| ├──第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip 439.38M" A3 B5 ~( @8 y) E: q* i4 t5 Y3 C$ I
| ├──第四章：练手小项目-人体姿态识别demo.zip 530.27M
5 @( K# I L9 d6 F D( d| └──第五章：迁移学习.zip 91.92M$ }8 ~8 G: [' k
└──08.Unet图像分割课程资料
" m% E$ D: h9 X8 A/ O E| ├──unet++.zip 409.60M, T, l4 i. \ ^! W
| └──深度学习分割任务.pdf 1.07M0 z: c/ G1 J, m4 j
1 r4 g0 E9 ^$ s ]3 Q U5 k( q3 S0 g
) R' B: y3 I' U% Y- v5 N( o' e3 [' W, Q% P' z
_- t0 S1 l4 l& D) W* h# G7 G( J资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见
& f9 p6 K) N. L' S' x$ L1 {$ }% d: {$ n! w# @. B+ T
0 g' X; V# @" K2 k9 z h9 U! A) \4 F0 x$ R% T4 x, i$ w3 G
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发表于 2023-3-30 10:45:01
