OpenCV视频分析与对象跟踪实战教程

OpenCV视频分析与对象跟踪实战教程 描述：帮助OpenCV开发人员更好的学习与使用视频分析模块与对象跟踪模块相关原理与函数API使用、理论联系实际，用代码实现多个演示程序激发学习热情，提升解决问题能力，认真学完课程，有能力更好完成视频内容分析与对象跟踪项目任务、提升个... 链接： 大小：未统计 标签：#知识 #学习 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

OpenCV图像分割实战视频教程

OpenCV图像分割实战视频教程 描述：帮助OpenCV开发人员理解与学习图像分割的相关原理与函数API使用、理论联系实际，基于真实案例学习，用代码实现多个演示程序激发学习热情，提升解决问题能力，认真学完课程，有能力更好完成图像与视频背景抠图项目任务、提升个人能力与口碑。 链接： 大小：未统计 标签：#知识 #学习 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

OpenCV图像处理-小案例实战教程

OpenCV图像处理-小案例实战教程 描述：帮助应用开发人员在学习图像处理基本知识的基础上，灵活运用所学知识解决日常工作中遇到常见图像处理类相关问题，同时加深对图像处理知识的理解与领悟，锻造与培养使用 OpenCV图像处理相关API解决实际问题的能力。 链接： 大小：未统计 标签：#知识 #学习 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

OpenCV 特征提取与检测实战视频课程

OpenCV 特征提取与检测实战视频课程 描述：帮助应用开发人员避开学习图像处理时大量繁琐数学公式、用浅显易懂的比喻教学讲授主要API相关算法原理、帮助大家通过OpenCV学习学习特征提取与对象检测相关知识，做一个快速的图像处理应用研发者，在工业4.0时代增加自身价值，学习对... 链接： 大小：未统计 标签：#知识 #学习 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

《【千峰教育】人工智能OpenCV人脸识别开发教程 - 带源码课件》

《【千峰教育】人工智能OpenCV人脸识别开发教程 - 带源码课件》 简介：《【千峰教育】人工智能OpenCV人脸识别开发教程 - 带源码课件》是千峰教育推出的OpenCV人脸识别开发课程，附带源码和课件。课程围绕OpenCV库在人脸识别领域的应用展开，从OpenCV的基础概念和安装配置讲起，逐步深入到人脸识别的原理、算法和实际开发。通过实际案例和项目实战，让学员掌握如何使用OpenCV进行人脸检测、特征提取、识别等操作。源码和课件方便学员理解和实践所学知识，适合想要学习人工智能人脸识别技术的开发者 标签： #人工智能#OpenCV#人脸识别#开发教程#源码课件 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/a2fa8356a28f

机器学习方案手册，一本包含逐步说明为各种任务训练深度学习模型的书。内容覆盖自然语言处理、计算机视觉、图像与文字

机器学习方案手册，一本包含逐步说明为各种任务训练深度学习模型的书。内容覆盖自然语言处理、计算机视觉、图像与文字 本书分为3个部分： 自然语言处理（NLP） 计算机视觉（CV） 图片和文字 以下是本节各章的简要概述： 命名实体识别- 讨论使用conllpp 数据集识别命名实体的训练转换器模型。我们将使用的特定模型称为bert-base-cased。该模型是原始 BERT 的较小版本，并且区分大小写，这意味着它将大写和小写字母视为不同。 掩蔽语言建模- 与填空问题类似，我们训练一个模型来使用xsum 数据集预测句子中的掩蔽词。我们将使用的特定模型称为distilbert-base-uncased。这是 bert base uncased 模型的精炼版本，它以相同的方式处理大写和小写字母。 机器翻译在本章中，训练一个模型将文本从英语翻译成西班牙语。我们将在新闻评论数据集上训练来自赫尔辛基 NLP 小组的变压器模型。 总结在本章中，训练了一个多语言模型来总结英语和西班牙语句子。使用的模型是 T5 Transformer 模型的多语言版本，使用的数据集是amazon reviews dataset。 因果语言建模- 本章重点介绍训练模型以自动完成 Python 代码。为此，我们将使用用于训练代码鹦鹉模型的数据。 计算机视觉部分涵盖了该领域下最常见的任务。本节中的章节使用pytorch 闪电、pytorch 图像模型（timm）、 albumentations库和权重和偏差平台。以下是本节各章的简要概述： 图像分类- 我们将训练卷积神经网络 (CNN) 模型对动物图像进行分类。我们将使用的 CNN 模型是“resnet34”，使用的数据集是动物图像数据集。 图像分割- 本章侧重于训练模型以分割给定图像中的道路。我们将使用 U-net 模型来完成此任务。 物体检测在本章中，我们将专注于检测图像中的汽车。我们将预测与图像中包围汽车的边界框相对应的坐标。对于这个任务，我们将使用 fast-rcnn 模型。 最后一节包含训练模型以在给定图像的情况下生成标题的章节。它将有一个视觉转换器作为编码器，gpt-2 模型作为解码器。 || #电子书 #机器学习 #手册