機(jī)器學(xué)習(xí)+圖像識別實(shí)現(xiàn)汽車自動(dòng)駕駛（還可以實(shí)現(xiàn)日常辦公自動(dòng)化操作）

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機(jī)器學(xué)習(xí)+圖像識別實(shí)現(xiàn)汽車自動(dòng)駕駛（還可以實(shí)現(xiàn)日常辦公自動(dòng)化操作）

第一章：課程介紹

課程結(jié)構(gòu)
如何充分利用本課程
什么是神經(jīng)元
什么是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
什么是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
什么是 keras（醫(yī)療保健課程中的 AI 可選）
本課程中的重要術(shù)語
關(guān)于本課程中工具的重要說明
自動(dòng)駕駛汽車簡介
自動(dòng)駕駛汽車的好處
構(gòu)建安全系統(tǒng)
自動(dòng)駕駛汽車的深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺方法
用于自動(dòng)駕駛汽車視覺的激光雷達(dá)和計(jì)算機(jī)視覺


第二章：激活功能
什么是激活函數(shù)
什么是整流線性單元功能
什么是Leaky ReLU函數(shù)
什么是tanh函數(shù)
什么是Softmax函數(shù)
什么是指數(shù)線性單位函數(shù)
什么是 Swish 功能
什么是sigmoid函數(shù)
激活函數(shù)實(shí)現(xiàn)



第三章：基礎(chǔ)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目
項(xiàng)目介紹
導(dǎo)入數(shù)據(jù)和庫
將數(shù)據(jù)集拆分為訓(xùn)練測試和測試集
標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)
構(gòu)建和編譯模型
訓(xùn)練模型第 1 部分
訓(xùn)練模型第 2 部分
預(yù)測新的、看不見的數(shù)據(jù)
評估模型的性能
保存和加載模型
項(xiàng)目概要



第四章：自動(dòng)駕駛汽車的計(jì)算機(jī)視覺
介紹
計(jì)算機(jī)視覺介紹
計(jì)算機(jī)視覺的挑戰(zhàn)
人造眼與人眼的對比
圖像的數(shù)字表示
將圖像從 RGB 轉(zhuǎn)換為灰度
用灰度圖像檢測
用RGB圖像檢測
顏色選擇技術(shù)和顏色空間技術(shù)的挑戰(zhàn)
RGB空間和HSV空間介紹
色彩空間操作
卷積簡介
銳化和模糊簡介
銳化和模糊實(shí)現(xiàn)
邊緣檢測和梯度計(jì)算介紹
Sobel 和 Laplacian 邊緣檢測器簡介
Canny 邊緣檢測實(shí)現(xiàn)
仿射和投影變換簡介
圖像旋轉(zhuǎn)
圖像翻譯實(shí)現(xiàn)
圖像大小調(diào)整實(shí)現(xiàn)
透視變換簡介
透視變換實(shí)現(xiàn)
裁剪、膨脹和腐蝕圖像實(shí)現(xiàn)
掩蔽感興趣的區(qū)域
Hough變換簡介
Hough變換實(shí)現(xiàn)
本節(jié)總結(jié)


第五章：通過 OpenCV 檢測道路標(biāo)記
介紹
在圖像中查找道路標(biāo)記
使用 OpenCV 加載圖像并將圖像轉(zhuǎn)換為灰度
平滑圖像并實(shí)現(xiàn) Canny 邊緣檢測
屏蔽感興趣的區(qū)域
bitwise_and 和 Hough 變換實(shí)現(xiàn)
優(yōu)化檢測到的道路標(biāo)記
檢測視頻中的道路標(biāo)記
本節(jié)總結(jié)


第六章：道路標(biāo)志檢測
卷積簡介
池化層
項(xiàng)目介紹
加載數(shù)據(jù)
圖像探索
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
模型訓(xùn)練
模型精度
概括


第七章：檢測行人項(xiàng)目
跟蹤對象簡介
背景減法
MOG背景減法器簡介
MOG 背景減法器
KNN背景減法器
檢測行人介紹
MeanShift 介紹
卡爾曼濾波器
實(shí)現(xiàn)行人檢測第 1 部分
實(shí)現(xiàn)行人檢測第 2 部分
實(shí)現(xiàn)行人檢測第 3 部分
實(shí)現(xiàn)行人檢測第 4 部分
本節(jié)總結(jié)


第八章：語義分割
語義分割簡介
語義分割架構(gòu)
U-NET簡介
SegNet 簡介
編碼器和解碼器
金字塔場景解析網(wǎng)絡(luò)介紹
DeepLabv3+ 簡介
E-NET簡介
語義分割實(shí)現(xiàn)第 1 部分
語義分割實(shí)現(xiàn)第 2 部分
語義分割實(shí)現(xiàn)第 3 部分
語義分割實(shí)現(xiàn)第 4 部分
語義分割實(shí)現(xiàn)第 5 部分
本節(jié)總結(jié)


第九章：語義分割
物體檢測簡介
是什么讓 YOLO 與眾不同
YOLO 損失函數(shù)和架構(gòu)
YOLO 實(shí)現(xiàn)第 1 部分
YOLO 實(shí)現(xiàn)第 2 部分

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