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! b4 N" h3 T2 q2 `计算机视觉实战项目
# l: Q D. Y6 ~6 v├──01.OpenCV图像处理实战视频课程 V. r* S" n. X; @' a6 f: Q: r7 y
| ├──项目实战二：文档扫描OCR识别 / }! v5 ^# f& p, P
| | ├──1-整体流程演示
5 b! `( P+ O; m' R# n| | ├──2-文档轮廓提取
5 ]$ A, R q! Y| | ├──3-原始与变换坐标计算
* h8 h P% C( N9 }| | ├──4-透视变换结果
. G* |; v' K! ~! F| | ├──5-tesseract-ocr安装配置 + E4 ^4 X3 H4 ]
| | └──6-文档扫描识别效果 1 G2 S! e0 d+ Q% @% |/ U
| ├──项目实战三：全景图像拼接 2 G4 ^# g2 G$ c# P' e
| | ├──1-特征匹配方法 : G' q; `1 t$ ]. R* c
| | ├──2-RANSAC算法
& [6 F8 h& U4 i) I| | ├──2-图像拼接方法 - C- m; V3 }' l* F' {, ^: T
| | └──4-流程解读 ( U/ V3 ~- R4 v
| ├──项目实战四：停车场车位识别
8 @( y k3 `1 y0 i% V) \' ~. d| | ├──1-任务整体流程 ! Z$ s$ t$ f2 w v
| | ├──2-所需数据介绍 + s' P# F3 F# N% }! H- l% z
| | ├──3-图像数据预处理
. Q* G7 _1 e- j| | ├──4-车位直线检测
! [' k8 G3 G4 g| | ├──5-按列划分区域
3 U" v4 L/ n0 G7 c% X| | ├──6-车位区域划分 9 g+ C C2 e* `$ R) o2 V
| | ├──7-识别模型构建 / V& B' h1 s8 O$ s2 @6 i8 w& C* s
| | └──8-基于视频的车位检测 * \% E3 [0 |) g. V1 ~' `# A: n
| ├──项目实战五：答题卡识别判卷
" a/ ?, o) V1 x0 b# |" B| | ├──1-整体流程与效果概述 5 O/ B0 h1 B( v7 i& r
| | ├──2-预处理操作
% B# _( ?! e4 t( L+ y- ~| | ├──3-填涂轮廓检测
% e/ g. F# X: D| | └──4-选项判断识别 1 Z9 B% G+ D% c6 Q- O
| └──项目实战一：信用卡数字识别
' b/ K% ?3 G( v6 [' l9 P| | ├──1-总体流程与方法讲解
) m6 d7 d t6 P* X8 P. K| | ├──2-环境配置与预处理 0 U1 A0 a( G+ h9 x; D( j/ N0 X& k
| | ├──3-模板处理方法 & t% o6 Q8 [, ?/ j, f% j0 q
| | ├──4-输入数据处理方法 1 G, D) ?* I! ` V2 X! T9 f1 U
| | └──5-模板匹配得出识别结果 # }" t9 H# N8 }6 X
├──02.YOLOV5目标检测视频课程 $ T' d: S5 e4 \; D3 E5 G4 f( n
| ├──1.任务需求与项目概述.mp4 12.45M6 {& j) ^1 x1 l, z* m0 ~
| ├──2-数据与标签配置方法.mp4 28.38M9 ^. W" m8 |+ R6 ]: r% v9 u
| ├──3-标签转格式脚本制作.mp4 23.84M
) B5 k k7 N# r2 T| ├──4-各版本模型介绍.mp4 24.31M
, [! J- y7 ]& O' N7 R: ]| ├──5-项目参数配置.mp4 18.87M4 z: g& E# L0 H7 G, c0 Q! j
| ├──6-缺陷检测模型培训.mp4 27.21M
% K3 i2 s% G/ M0 t$ M( T| └──7-输出结果与项目总结.mp4 32.44M
% I- T* m& p- H2 M% C7 G├──03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程 , U9 M, r' M( {0 b; Q+ p N8 u
| ├──第二章：MaskRcnn网络框架源码详解
: n L! S6 D. n/ P$ l2 I2 ~1 U: x) I| | ├──1-FPN层特征提取原理解读
/ g$ I" j9 b6 a+ W! h; i% y5 `| | ├──10-RoiPooling层的作用与目的 7 j- X& p# e8 h- y& v' u4 ^
| | ├──11-RorAlign操作的效果
* I5 `) y, g* o- B| | ├──12-整体框架回顾 $ M- L$ w( {9 u- T
| | ├──2-FPN网络架构实现解读 5 u$ Q0 M/ U7 e# Q
| | ├──3-生成框比例设置 + o8 | W% ?/ i$ g1 b/ d
| | ├──4-基于不同尺度特征图生成所有框
% b+ X$ q/ Z/ L! L1 Q, z8 A6 N( d| | ├──5-RPN层的作用与实现解读
" A) ^7 `' W0 v B| | ├──6-候选框过滤方法
0 @! ]: j# [$ k% v' ^| | ├──7-Proposal层实现方法
, Q2 x. S' H9 N4 N- U| | ├──8-DetectionTarget层的作用
, |7 p5 ]: w* ?& C| | └──9-正负样本选择与标签定义
R/ f1 p% m, h; ]/ p| ├──第六章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列
( n4 P1 Y/ Q8 r+ i5 f6 m| | ├──1-三代算法-1-物体检测概述 1 |9 S; a* G/ ?" ^6 D" b" ^
| | ├──2-三代算法-2-深度学习经典检测方法 ' z! H; Z% X8 N/ j) ?& r U
| | ├──3-三代算法-3-faster-rcnn概述
8 f5 m, `! ?8 K2 h9 O& S0 W' f2 A| | ├──4-论文解读-1-论文整体概述 4 Z5 i2 e* g/ U1 ^5 ?5 y
| | ├──5-论文解读-2-RPN网络结构
2 F4 h3 X6 i7 g5 i' C* M, d| | ├──6-论文解读-3-损失函数定义 ; E$ k' d# z! v {5 |7 r* \# y
| | └──7-论文解读-4-网络细节 % Q( p$ `) r; m0 A+ R. ~+ l6 ~
| ├──第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
$ b+ \4 W+ Q+ J1 y2 T% T6 `| | ├──1-Labelme工具安装
$ I8 D, t' q/ U! v| | ├──2-使用labelme进行数据与标签标注 & E; A* X% G# E+ i
| | ├──3-完成训练数据准备工作 / ~" L, Z: L3 b# w& d
| | ├──4-maskrcnn源码修改方法 , _' N6 k* o5 M0 k' S, P
| | ├──5-基于标注数据训练所需任务 ; t% A1 d8 ]) Q; J o- E" \- B5 V
| | └──6-测试与展示模块 : f. B& \" d$ v/ b* g
| ├──第四章：练手小项目-人体姿态识别demo
* n$ W( [! {' P: ?9 }7 G& x4 m _/ [| | ├──1-COCO数据集与人体姿态识别简介 $ ^: \3 X$ Q) e
| | ├──2-网络架构概述 & F$ I: W) p: m$ r+ t
| | └──3-流程与结果演示 ' K/ ~) s8 ^& G/ W3 E6 I& z
| └──第一章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
1 ~; W1 ]- B- N& j, r& S! ~| | ├──0-课程简介 - e5 o* C5 L% ^. t
| | ├──1-Mask-Rcnn开源项目简介 * ^$ v% b- K4 }2 w5 g: Y" G
| | ├──2-开源项目数据集 ( [4 r$ X3 F2 k, F6 z9 g( J L6 @
| | ├──3-参数配置 + k! ?( B* k( P3 \
| | └──第五章：必备基础-迁移学习与Resnet网络架构 % N5 C% @1 i% A. X. q0 [" s' C
├──04.Unet图像分割实战视频课程
, g$ D. p7 B9 c6 p4 a6 k| ├──1.mp4 258.34M1 m: p6 ]# B1 v
| ├──2.mp4 199.67M
( \5 f9 |3 N! z) o5 i4 p+ W| ├──3.mp4 404.95M: R" E" \% N% B+ s: M7 C" f+ @
| ├──4.mp4 199.03M2 F3 v% D( D q7 J
| └──5.mp4 321.92M$ e0 \3 B5 ?/ o# F( g% ~
├──05.OpenCV图像处理课程资料
: G# d- m! c/ G- i4 l7 b6 r/ Q- A| ├──第11-12章notebook课件.zip 52.05M
/ Y5 \8 R' O) G, }; F2 v; Q) c| ├──第16-17章notebook课件.zip 9.37M9 A/ ?, m# r" \+ p* K) X
| ├──第2-7章notebook课件.zip 7.28M
8 ?9 S3 V% b0 O8 ~, Y) _| ├──第八章notebook课件.zip 1.29M
! N, A, O3 O' b2 l: x. M* @, K| ├──第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip 74.15M
( v$ ]2 ^2 b7 s% n| ├──第二十章：人脸关键点定位.zip 69.75M' A9 A" i, v9 ^" F; c u
| ├──第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip 548.10kb
" h Z6 w! r- u, j n| ├──第十八章：Opencv的DNN模块.zip 49.62M6 b7 N2 {% M( m
| ├──第十九章：项目实战-目标追踪.zip 125.33M
/ Q! H# L+ ?5 }7 H% R8 O7 _| ├──第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip 829.49kb3 K W% [! U' F
| ├──第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip 111.34M
2 O6 ^: b/ B) k/ d# C| ├──第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip 3.07M
- P) Z1 p' f+ J| └──第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip 44.94M2 a5 q. s9 `8 ^) C
├──06.YOLOV5目标检测课程资料 & M4 s" ^ k% n: G/ {
| ├──NEU-DET.zip 26.68M7 z3 ^8 E4 ~; y w' H2 U
| ├──PyTorch-YOLOv3.zip 462.21M
) ?6 M) t2 z) c3 x6 m& z( N| ├──YOLO5.zip 469.64M Z) w/ L# z |) ~8 M
| └──YOLO.pdf 1.88M2 Y2 b) G( q9 Z) f! L$ q# W
├──07.MASK-RCNN课程资料 7 R, b3 [& N/ r+ k5 ]. P
| ├──第六章：物体检测-faster-rcnn + ?+ b8 T( N# g$ h7 `4 y2 D/ w
| | ├──Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf 6.49M
$ c# e0 t8 b4 R$ u. S6 U* t| | ├──faster-rcnn.pptx 3.23M$ q6 v$ u! _8 S1 }% Z `9 [$ Z
| | ├──FasterRcnn.zip 2.74G. J6 P: m0 O- _0 a
| | └──iccv15_tutorial_training_rbg.pdf 17.36M( [* T" B# D2 j L3 L% R8 K
| ├──第二章：MaskRcnn网络框架源码详解.zip 1.14G; ]+ ?; F0 |; J% _$ ?, z- |0 g( x
| ├──第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip 439.38M# ?6 O5 C; e, ^- ?6 m! ]
| ├──第四章：练手小项目-人体姿态识别demo.zip 530.27M! R. C* \3 Q. C! K
| └──第五章：迁移学习.zip 91.92M+ O+ {7 P" b7 d d
└──08.Unet图像分割课程资料 4 w+ X& R6 v5 d# d
| ├──unet++.zip 409.60M
/ Y6 B7 Q1 S8 e2 w# V2 N| └──深度学习分割任务.pdf 1.07M
- O {4 C2 k7 v; r$ S
: ?$ M# }: U+ m/ P( Z; L& C. F2 g/ u
& ?) O1 N+ c. v( ]1 O8 ]
2 b& b1 h+ X* \7 F/ Y/ w7 C& J% Q. M6 E! c
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发表于 2023-3-30 10:45:01
