《計算機視覺與圖像處理》最全總結之就業必備-小白易懂易上手

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最近需要找工作找實習，自己就把計算機視覺方向的知識點重新梳理了一遍，看的是開課吧CV視頻資料，并寫了一些筆記，需要的話可轉場獲取。

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**《計算機視覺與圖像處理》視頻學習資料

項目一《無人駕駛車道線分割》

涉及圖像分割的內容：

項目簡介，卷積神經網絡回顧，上采樣技術講解

裝置卷積，全卷積網絡，FCN代碼實戰

U-Net模型講解與Deeplab模型講解

數據處理與訓練推理

?服務端模型部署實戰，移動端模型部署簡介

實力分割，全景分割講解

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項目二《口罩實時檢測》

涉及目標檢測的內容：

兩階段算法Fast-RCNN

單階段算法YOLO系列算法講解

Anchor-Free檢測算法

算法實戰及訓練推理

?算法技巧及加速方法

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項目三《活體人臉身份識別》

涉及多模態活體檢測的內容：

數據集CASIA-SURF及評價方法ACER講解

Facebagnet模型詳解

使用Pytorch框架構建代碼

算模型壓縮及落地

?落地方法SDK講解

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通過學習實踐這三個項目，自己得到了極大的提升，特此分享自己的總結。[參考下方資料]

**學習資料捷徑： **

https://download.csdn.net/download/weixin_39588099/86063992

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的《计算机视觉与图像处理》最全总结之就业必备-小白易懂易上手的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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