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本专栏带你从头开始入门计算机视觉。
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预计更新100篇文章以及实战代码预计在3个月左右时间更新完成包含以下章节更新过程中会有调整 我所理解的计算机视觉
基础背景知识 图片和像素 灰度图 彩色 RGB以及通道在计算机视觉中的含义 彩色YUV OpenCV 介绍、环境搭建及一个实战完成YUV的分量提取
传统计算机视觉初探 高斯滤波 均值滤波 利用 opencv 完成一张图片的高斯模糊 边缘检测 大津算法 C 利用大津算法完成一张图片的分割
深度学习基础 机器学习和深度学习的关系 神经网络 训练和推理 正向传播和反向传播 损失函数 正向推理的性能那些框架存在的意义
图片分类模型 - Resnet50 什么是 Resnet50 神经网络 Resnet 神经网络为什么这么重要 Resnet 中共包含哪些算法 卷积 - 计算机视觉为什么离不开卷积conv) 卷积 - 卷积的输入和输出 特征图 feature map 卷积 - 卷积核 卷积 - 感受野卷积是如何看到图像的 卷积 - 图片通道数 卷积 - 图片的特征是如何通过卷积表征的 卷积 - 卷积算法的可视化 卷积 - 卷积的本质 - 图片特征的融合 卷积 - 特征图可视化卷积到底学到了图片的什么特征 卷积 - 卷积算法公式推导 卷积参数 - padding 的作用 卷积参数 - stride 的作用 卷积参数 - dilation 的作用 变种卷积 - 空洞卷积 变种卷积 - 分组卷积 变种卷积 - 逐通道卷积 实战环境搭建 - python 和 C 卷积实战 - 手写一个基础卷积算法 卷积总结 池化 - 什么是池化算法 池化 - 池化的核函数 池化 - 和卷积的区别 池化 - 最大池化 池化 - 最大池化的特征不变性 池化 - 平均池化 全局平均池化 池化实战 - 手写一个最大池化函数 BatchNorm - 批归一化为什么在特征图的 batch 维度做 BatchNorm - 解决了什么问题 BatchNorm 实战 - 公式推导以及手写一个BatchNorm 算法 BatchNorm 为什么可以和卷积融合 激活函数 - 非线性的重要性 激活函数 - Relu 公式 激活函数 - 为什么有人说可以无脑用Relu 激活函数 - sigmoid 激活函数 - 梯度消失和梯度爆炸 Resnet - 残差结构 Resnet - 残差结构的作用 python/c 实战 - 利用卷积relu add 手写一个残差结构 全连接 - 全连接的本质图片特征的大融合 全连接 - 和卷积的区别和联系 python/c 实战 - 手写一个全连接算法 Softmax 分类器的作用 Softamx 分类的本质 Softmax 与损失函数的关系 python/c 实战 - 手写 softmax 算法 Resnet 中的下采样 Resnet 中的BottleNeck 结构 模型实战 python/c 实战 - 手写搭建 conv batchnorm relu conv_bn_relu)结构 python/c 实战 - 手写搭建 bottleneck 结构 python/c 实战 - 手写全局平均池化 python/c 实战 - 利用 conv_bn_relu bottleneck 最大池化 全局池化 全连接搭建resnet50 python/c 实战 - 下载该神经网络预训练权值 python/c 实战 - 对神经网络加载权值 python/c 实战解析 - 图像预处理介绍 python/c 手写图像预处理 python/c 输入任意图片正确推理结果 神经网络评价指标 - Top1/Top5 看你手写的神经网络正确率如何
模型性能优化 python/c 实战总结 神经网络性能指标 - 吞吐和延时 计算机基础 - 计算数据流加载IO) 性能优化1 - 循环展开unrooling) 及其原理 性能优化2 - 图融合及其原理 性能优化2 - resnet中可融合的层的算法等价关系介绍 性能优化实战 - 以上述手写的神经网络代码为基础完成图融合的实战 性能优化3 - 什么是计算向量化 性能优化3 - 内积和卷积的关系 性能优化3 - 利用 python 的内积优化卷积运算 性能优化3 - CPU 向量指令和标量指令介绍 性能优化3 - CPU avx指令集介绍 性能优化3实战 - 利用avx指令集做卷积算法的优化 性能优化4 - 权值预加载技术 性能优化5 - 模型预编译技术和代码生成介绍
专栏总结 小册内容丰富从原理入门到算法解析到实战全部包含。
围绕着Resnet50这一神经网络会带你将基础知识打牢无论你是小白还是已有一些基础想提高都很适合。
