計(jì)算機(jī)視覺(jué)實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)課程
培訓(xùn)對(duì)象：
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具備Python/深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的算法工程師
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需要處理圖像/視頻數(shù)據(jù)的開發(fā)人員
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安防/醫(yī)療/工業(yè)質(zhì)檢/自動(dòng)駕駛等行業(yè)從業(yè)者
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希望掌握視覺(jué)AI能力的應(yīng)用開發(fā)者
培訓(xùn)目標(biāo)：
使學(xué)員系統(tǒng)掌握計(jì)算機(jī)視覺(jué)核心任務(wù)（圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像生成）的算法原理與實(shí)戰(zhàn)方法；熟練使用PyTorch及主流視覺(jué)庫(kù)進(jìn)行模型開發(fā)；能夠基于YOLO、ResNet、U-Net等經(jīng)典模型解決實(shí)際視覺(jué)問(wèn)題；具備從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練到部署的全流程項(xiàng)目能力；能夠獨(dú)立完成工業(yè)質(zhì)檢、目標(biāo)識(shí)別等企業(yè)級(jí)視覺(jué)應(yīng)用。
培訓(xùn)內(nèi)容介紹：
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計(jì)算機(jī)視覺(jué)概述與應(yīng)用場(chǎng)景
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的定義與發(fā)展歷程；視覺(jué)技術(shù)在各行業(yè)的應(yīng)用：安防/醫(yī)療/自動(dòng)駕駛/工業(yè)質(zhì)檢/新零售；視覺(jué)任務(wù)分類：圖像分類/目標(biāo)檢測(cè)/圖像分割/姿態(tài)估計(jì)/圖像生成；技術(shù)發(fā)展脈絡(luò)及產(chǎn)業(yè)應(yīng)用案例。
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數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)
圖像表示：像素/通道/分辨率/色彩空間（RGB/HSV/Grayscale）；圖像基本操作：讀取/顯示/保存/裁剪/縮放/旋轉(zhuǎn)；圖像濾波：均值濾波/高斯濾波/中值濾波/雙邊濾波；邊緣檢測(cè)：Sobel/Canny算子；圖像增強(qiáng)：直方圖均衡化/伽馬變換。
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圖像分類與經(jīng)典CNN架構(gòu)
圖像分類問(wèn)題定義與評(píng)估指標(biāo)；LeNet-5：開山之作；AlexNet：深度學(xué)習(xí)突破；VGG：小卷積核堆疊思想；ResNet：殘差學(xué)習(xí)解決退化問(wèn)題；遷移學(xué)習(xí)在圖像分類中的應(yīng)用；實(shí)戰(zhàn)：基于ResNet的貓狗分類項(xiàng)目。
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)階
分組卷積與深度可分離卷積；空洞卷積（Dilated Convolution）與感受野；可變形卷積（Deformable Conv）；注意力機(jī)制：SENet/CBAM/ECA；輕量化網(wǎng)絡(luò)：MobileNet系列/ShuffleNet系列；網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)比與選型策略。
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目標(biāo)檢測(cè)算法（一階段）
目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題定義與評(píng)估指標(biāo)（IoU/mAP）；滑動(dòng)窗口與候選區(qū)域思想；YOLO系列演進(jìn)：YOLOv1-v8核心思想；SSD：多尺度特征圖檢測(cè)；Anchor-Free檢測(cè)：CenterNet/FCOS；實(shí)戰(zhàn)：基于YOLOv8的通用目標(biāo)檢測(cè)。
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目標(biāo)檢測(cè)算法（兩階段）
R-CNN：候選區(qū)域+CNN分類；Fast R-CNN：共享卷積與RoI Pooling；Faster R-CNN：RPN網(wǎng)絡(luò)；Mask R-CNN：擴(kuò)展至實(shí)例分割；檢測(cè)模型選型對(duì)比與實(shí)踐建議。
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圖像分割技術(shù)
語(yǔ)義分割：逐像素分類；FCN：全卷積網(wǎng)絡(luò)；U-Net：編碼器-解碼器+跳躍連接；DeepLab系列：空洞卷積與ASPP；實(shí)例分割與全景分割簡(jiǎn)介；分割模型評(píng)估指標(biāo)（mIoU/PA）；實(shí)戰(zhàn)：基于U-Net的醫(yī)學(xué)圖像分割。
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人臉識(shí)別與關(guān)鍵點(diǎn)檢測(cè)
人臉檢測(cè)：MTCNN/RetinaFace；人臉對(duì)齊與關(guān)鍵點(diǎn)定位；人臉識(shí)別流程：檢測(cè)-對(duì)齊-特征提取-比對(duì)；人臉識(shí)別損失函數(shù)：Triplet Loss/ArcFace/CosFace；人臉活體檢測(cè)技術(shù)；實(shí)戰(zhàn)：人臉檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)搭建。
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目標(biāo)跟蹤與姿態(tài)估計(jì)
目標(biāo)跟蹤問(wèn)題定義；SORT與DeepSORT算法；基于孿生網(wǎng)絡(luò)的跟蹤（Siamese系列）；人體姿態(tài)估計(jì)：自頂向下/自底向上方法；OpenPose與HRNet；姿態(tài)估計(jì)應(yīng)用場(chǎng)景。
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圖像生成與GANs
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)原理；DCGAN：卷積GAN；條件GAN（cGAN）與圖像翻譯（Pix2Pix）；CycleGAN：無(wú)監(jiān)督圖像翻譯；StyleGAN系列：高保真人臉生成；實(shí)戰(zhàn)：基于DCGAN的漫畫頭像生成。
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視覺(jué)模型訓(xùn)練技巧與優(yōu)化
數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略：基礎(chǔ)增強(qiáng)/自動(dòng)增強(qiáng)（AutoAugment）/CutMix/Mosaic；難例挖掘（Hard Example Mining）；標(biāo)簽平滑與模型EMA；模型蒸餾原理；訓(xùn)練穩(wěn)定性與收斂性優(yōu)化；模型推理加速基礎(chǔ)。
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綜合實(shí)戰(zhàn)：工業(yè)質(zhì)檢系統(tǒng)構(gòu)建
從零構(gòu)建工業(yè)缺陷檢測(cè)系統(tǒng)：需求分析（電子產(chǎn)品表面缺陷檢測(cè)）→數(shù)據(jù)準(zhǔn)備（缺陷樣本采集與標(biāo)注）→數(shù)據(jù)增強(qiáng)→模型選型（YOLOv8/U-Net）→遷移學(xué)習(xí)微調(diào)→模型評(píng)估→ONNX導(dǎo)出與推理加速→RESTful API封裝→系統(tǒng)演示。
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服務(wù)特點(diǎn)：
海量專家資源，精準(zhǔn)匹配相關(guān)行業(yè)，相關(guān)項(xiàng)目專家，針對(duì)實(shí)際需求，顧問(wèn)式咨詢，互動(dòng)式授課，案例教學(xué)，小班授課，實(shí)際項(xiàng)目演示，快捷高效，省時(shí)省力省錢。
專家力量：
中國(guó)科學(xué)院軟件研究所，計(jì)算研究所高級(jí)研究人員
oracle,微軟，vmware，MSC,Ansys，candence,Altium,達(dá)索等大型公司高級(jí)工程師，項(xiàng)目經(jīng)理，技術(shù)支持專家
中科信軟培訓(xùn)中心，資深專家或講師
大多名牌大學(xué)，碩士以上學(xué)歷，相關(guān)技術(shù)專業(yè)，理論素養(yǎng)豐富
多年實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，大型項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)案例，熱情，樂(lè)于技術(shù)分享
針對(duì)客戶實(shí)際需求，案例教學(xué)，互動(dòng)式溝通，學(xué)有所獲
