课程核心模块
1️⃣ 基础夯实
· 图像处理基础:滤波/边缘检测/特征提取(SIFT/SURF/ORB)
· OpenCV/Pillow实战:图像增强、几何变换、目标标注
2️⃣ 深度学习CV核心
· 分类任务:ResNet、EfficientNet、Vision Transformer
· 检测任务:Faster R-CNN、YOLO系列、DETR
· 分割任务:UNet、Mask R-CNN、Segment Anything(SAM)
· 关键点&姿态估计:HRNet、OpenPose
3️⃣ 前沿技术与工业优化
· 模型轻量化:知识蒸馏、剪枝、量化(部署到移动端/边缘设备)
· 自监督学习:对比学习(MoCo/SimCLR)
· 多模态应用:CLIP、Stable Diffusion图像生成
4️⃣ 项目实战
· 工业缺陷检测(半导体/纺织行业)
· 人脸识别与活体检测(金融级安全方案)
· 遥感图像分割(卫星/无人机数据)
· 医疗影像分析(CT/X光病灶识别)
适合人群
· 计算机/数学/电子相关专业学生,想进入AI视觉领域
· 算法工程师(转岗CV方向或技能提升)
· 希望独立完成计算机视觉项目的开发者
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