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从传统算法到深度学习:目标检测入门实战 实战课
TensorFlow 机器学习 OpenCV
384 人学过 67 次评价 难度: 中级 综合评分: 9.7 2025-03-26 更新
¥ 85
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课程介绍
章节目录
课程问答&报告
课程评价 67
你将学到的
滑动窗口和图像金字塔
方向梯度直方图
线性分类
非极大值抑制
卷积神经网络
R-CNN 网络
详细介绍

目标检测广泛应用于我们的日常生活中,如自动驾驶、安保监控、医疗影像、机器视觉等领域,它是计算机视觉中一个活跃的研究领域。目标检测的发展可以分为两个阶段:传统检测算法和基于深度学习的检测算法。通过本课程的学习大家将会对以上两个阶段有一个初步的认识。

图片描述

效果展示

方向梯度直方图:

方向梯度直方图

非极大值抑制:

非极大值抑制

卷积神经网络:

卷积神经网络

边框回归:

边框回归

适合人群

  • 了解基本的 Python 语法。
  • 了解简单的 OpenCV 知识。

先学课程

课程信息

  • 学习周期:课程有效期 2 个月,2 个月后无法进行在线实验,但可查看文档内容。高级会员有效期内可一直学习,到期后课程失效,且无法查看文档。部分云主机实验环境因成本较高,存在开启次数限制。关于课程退款等相关注意事项说明,请阅读 用户付费协议
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