计算机视觉视频教程百度云盘资源
本仓库提供了一系列计算机视觉相关的视频教程资源，涵盖了从基础概念到高级应用的多个主题。这些资源旨在帮助学习者深入理解计算机视觉的核心概念，并通过实际操作提升技能。
资源目录结构
├─1.计算机视觉简介、环境准备(python ipython)
│ computer vsion.pdf
│ CS231 introduction.pdf
│
├─2.图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择
│ 2. 图像分类简介、kNN与线性分类器、模型选择.mp4
│ 2.初识图像分类.pdf
│
├─3.再谈线性分类器
│ 3.再谈线性分类器.mp4
│ 再谈线性分类器.pdf
│
├─4.反向传播算法和神经网络简介
│ .反向传播算法和神经网络简介.pdf
│ 4. 反向传播算法和神经网络简介.mp4
│
├─5.神经网络训练1
│ 5.-神经网络训练1.pdf
│ 5.神经网络训练1.mp4
│
├─6.神经网络训练2、卷积神经网络简介
│ 6.神经网络训练2.mp4
│ 神经网络训练2.pdf
│
├─7.卷积神经网络
│ 7.卷积神经网络.mp4
│ Lession7.pdf
│
├─8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景
│ 8.图像OCR技术的回顾、进展及应用前景.mp4
│ PhotoOCR_xbai.pdf
│
├─9.物体定位检测
│ 物体定位检测.pdf
│
├─10.卷积神经网络可视化
│ .卷积神经网络可视化.pdf
│ 10.卷积神经网络可视化.mp4
│
├─11.循环神经网络及其应用
│ 11.循环神经网络及其应用.mp4
│ 循环神经网络.pdf
│
├─12.卷积神经网络实战
│ 12.卷积神经网络训练实战.mp4
│ 卷积神经网络实战.pdf
│
├─13.常见深度学习框架介绍
│ 常见深度学习框架介绍.pdf
│
├─14.图像切割
│ 14.图像切割.mp4
资源内容简介
- 计算机视觉简介、环境准备(python ipython)
- 介绍计算机视觉的基本概念和环境配置。
- 图像分类问题简介、kNN分类器、线性分类器、模型选择
- 深入探讨图像分类问题，介绍kNN分类器和线性分类器，并讨论模型选择的重要性。
- 再谈线性分类器
- 进一步探讨线性分类器的原理和应用。
- 反向传播算法和神经网络简介
- 介绍反向传播算法和神经网络的基本概念。
- 神经网络训练1
- 详细讲解神经网络的训练过程。
- 神经网络训练2、卷积神经网络简介
- 继续讲解神经网络的训练，并引入卷积神经网络的概念。
- 卷积神经网络
- 深入探讨卷积神经网络的原理和应用。
- 图像OCR技术的回顾、进展及应用前景
- 回顾图像OCR技术的发展历程，探讨其应用前景。
- 物体定位检测
- 介绍物体定位检测的基本方法和应用。
- 卷积神经网络可视化
- 讲解如何可视化卷积神经网络的内部结构。
- 循环神经网络及其应用
- 介绍循环神经网络的原理及其在实际中的应用。
- 卷积神经网络实战
- 通过实战案例讲解如何训练和应用卷积神经网络。
- 常见深度学习框架介绍
- 介绍常见的深度学习框架及其特点。
- 图像切割
- 讲解图像切割的基本方法和应用。
使用说明
- 下载本仓库中的资源文件。
- 按照目录结构逐步学习每个主题的内容。
- 结合视频教程和PDF文档，深入理解计算机视觉的相关知识。
注意事项
- 请确保在良好的网络环境下下载资源，以避免下载中断。
- 建议按照顺序学习，以便更好地理解各个主题之间的关联。
希望这些资源能够帮助你在计算机视觉领域取得进步！