“特殊福利”用心整理一套目标检测、OpenCV、CNN资料,送给你们!

机器学习算法与Python实战

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2020-11-27 19:16

目标检测是近年来理论和应用的研究热点,它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支,也是智能监控系统的核心部分,同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性算法,对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。


在深度学习浪潮到来之前,目标检测精度的进步十分缓慢,靠传统依靠手工特征的方法来提高精度已是相当困难的事,而在卷积神经网络(CNN)出现之后,其所展现的强大性能,吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务,也包括着目标检测任务。

目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题,存在很大的提升潜力和空间。从RCNN到Fast RCNN,再到Faster RCNN,一直都有效率上的提升,那么如何深入了解目标检测,掌握模型框架的基本操作?


最近,我用心整理一套《目标检测、OpenCV、CNN》检测模型教学逐步深入,帮你轻松掌握目标检测,轻松提升CV算法核心能力。内容不错,推荐给你们。

通过讲解和实战操作,做到独立搭建和设计卷积神经网络(包括主流分类和检测网络),从检测模型教学逐步深入,帮你轻松掌握目标检测,并进行神经网络的训练和推理解决各种CV问题。

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最后,希望能和大家开启一段充实的学习历程,愿大家都能突破职场瓶颈,提升竞争力。

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