计算机视觉(含姿态识别)-3天

  培训讲师:叶梓

讲师背景:
叶梓老师叶梓,工学博士,高级工程师。现某大型上市企业资深技术专家。2005年上海交通大学计算机专业博士毕业,在校期间的主研方向为数据挖掘、机器学习、人工智能。毕业后即进入软件行业从事信息化技术相关工作;负责或参与了多项、省市级人工智能及大数 详细>>

叶梓
    课程咨询电话:

计算机视觉(含姿态识别)-3天详细内容

计算机视觉(含姿态识别)-3天

计算机视觉
【课程时长】
3天(7小时/天)
【课程对象】
理工科本科及以上,且至少了解一门编程语言。
【课程大纲】(培训内容可根据客户需求调整)
时间
内容
案例实践与练习
Day1上午
准备工作
准备工作
决策树
准备工作(1)
概念与术语
Python(Anaconda)的安装
Pycharm的安装与使用
Jupyter Notebook的安装与使用
Tensorflow与pytorch的安装
Opencv、Sklearn工具包的运用
Python开发简介(2)
Python的基本语法
引入外部包
常用的数据结构
定义函数
Python中的面向对象编程
文件读写
决策树(3)
分类和预测
熵减过程
贪心法
ID3与C4.5
其他改进方法
决策树剪枝
案例实践:
Anaconda安装
Pip install的技巧
Tensorflow-GPU的安装
pytorch的安装
Jupyter Notebook的使用
Opencv的基本例子
Day1下午
基础模型
聚类
BP神经网络
性能评价指标
聚类(4)
监督学习与无监督学习
K-means
k-medoids
判断最优聚类个数的调参方法
基于层次、密度、网格的方法
BP神经网络 (5)
人工神经元及感知机模型
Sigmoid激活函数
前向神经网络的架构
梯度下降
误差反向传播详解
性能评价指标(6)
精确率;
P、R与F1
ROC与AUC
对数损失
泛化性能评价:k折验证验证
案例实践:
验证一下:聚类算法是不稳定的
手肘法分析NBA球队的最佳聚类个数
各种聚类方式的图形化展示
皮马印第安人糖尿病风险:验证多种模型
绘制ROC并计算AUC
手算神经网络BP算法
只用numpy,手推BPNN
Day2上午
深度学习基础
支持向量机
集成学习
支持向量机 (1)
“双螺旋”问题
基本模型与惩罚项
求解对偶问题
核函数:映射到高维
从二分类到多分类
用于连续值预测的支持向量机
集成学习(2)
bagging与boosting
RF
GBDT
Xgboost
最新的模型
案例实践:
SVM实现人脸识别应用
通过深度BP网络实现手写数字的识别
各种梯度下降方法的实战效果
Batch normalization的实战效果
Day2下午
深度学习
深度学习基础知识
图像分类CNN
深度学习基础知识(3)
连接主义的兴衰
深度学习与神经网络的区别与联系
目标函数与激励函数
学习步长
权重初始化
权重衰减(Weight Decay)
梯度下降的方法:Adagrad \ RMSprop \ Adam
避免过适应
图像分类CNN(4)
图像分类概述
AlexNet
ZF-Net
卷积层的误差反向传播
池化层的误差反向传播
VGG(5层变为5组)
迁移学习
GoogLenet和Inception模块
模型退化与ResNet
DenseNet(充分利用特征)
最新的efficientnet
案例实践:
VGG各层的可视化展现
迁移学习:识别猫和狗
Resnet用于图像分类
Day3上午
目标检测
二阶段目标检测与一阶段目标检测
二阶段目标检测(1)
目标检测项目介绍
R-CNN
SPPNET(全图卷积、SPP层)
Fast-RCNN(多任务)
Faster-RCNN(RPN)
一阶段目标检测(2)
YOLO-v1(一切都是回归)
YOLO -v2(9000)
YOLO -v3(多尺度)
YOLO -v4
YOLO -v5
案例实践:
基于Faster-RCNN的通用目标检测示例
基于YOLO v3的通用目标快速检测示例
Day3下午
深度学习进阶
图像分割
人体姿态识别与GAN
图像分割(3)
全卷积网络(FCN)
上采样的三种实现方式
膨胀卷积
CRF
DeepLab V1~V3
人体姿态识别(4)
早期人体姿态识别
AlphaPose
OpenPose
RMPE
GAN(5)
生成对抗网络(GAN)
KL散度与JS散度
改进的GAN:DCGAN
加上约束:infoGAN
根本上解决:Wasserstein GAN
案例实践:
DeepSOCIAL
RMPE的演示

 

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