计算机视觉分析:传统视觉VS深度学习
小白学视觉
共 1732字,需浏览 4分钟
· 2022-03-23
近日,来自麻省理工学院、加州大学伯克利分校、伊利诺伊大学香槟分校、华盛顿大学、帝国理工学院的六名顶级人工智能科学家、计算机视觉科学家在 ICCV 大会期间进行了题为「A discussion about deep learning vs classical methods and their roles in computer vision」的学术讨论。
比如:熟悉图像滤波会更容易理解卷积神经网络为什么有效;残差收缩网络将传统方法中的软阈值思想融入进残差网络ResNet;PWC-Net将光流法和用于提取特征的神经网络结合。
那么我们到底该如何系统地学习CV传统方法,并打下扎实和牢固的基础呢?
本期《计算机视觉应用基础》课程不但会围绕图像分割、目标跟踪、检测识别方法这些经典任务,对传统方法展开详细讲解,并且配套基于C++以及Python的两个版本的代码实践!
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以下附上课程实践内容(部分)
01 Graph Cuts
02 基于GMM的运动分割
掌握用EM算法进行时序数据的参数估计。掌握GMM算法的核心思想和处理思路,并且完成代码实现。
03 基于光流的目标跟踪
04 基于粒子滤波的目标跟踪
深蓝学院长期以来坚持“理论+实践”学习模式,为课程配有相应实践项目,我们坚信只有结合实践项目,即学即练,才能帮助学生更加透彻掌握所学知识。
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