第一周 · 第七周 · 第三周 · 第九周 · 第二周 · 第五周 · 第八周 · 第六周 · 第十一周 · 第十三周 · 第十二周 · 第十五周 · 第十六周

*   第一周/

  *   PPT/

    *   【01】开学典礼.pdf

    *   【02】计算机视觉简介.pdf

    *   【03】机器学习涉及的数学基础.pdf

  *   录播/

    *   【1.1】开学典礼

    *   【1.2】初探人工智能

    *   【1.3】计算机视觉

    *   【1.4】数学基础

  *   预习/

    *   【04】图像和视频.pdf

*   第七周/

  *   PPT/

    *   【12】图像滤波器.pdf

    *   【13】OpenCV算法解析.pdf

    *   【14】深度学习与神经网络.pdf

  *   代码/

    *   Hash.py

    *   lenna.png

    *   lenna_noise.png

    *   ransac.py

    *   噪声.py

    *   最小二乘法/

      *   Least squares.py

      *   train_data.csv

    *   椒盐噪声.py

    *   高斯噪声.py

  *   第七周.txt

  *   视频/

    *   【7.1】图像噪声

    *   【7.2】图像滤波

    *   【7.3】OpenCV

    *   【7.4】神经元

  *   预习

*   第三周/

  *   PPT/

    *   【05】特征选择与特征提取.pptx

    *   【06】边缘提取.pdf

  *   代码/

    *   PCA.py

    *   PCA_numpy.py

    *   PCA_sklearn.py

    *   canny.py

    *   canny_track.py

    *   laplace.py

    *   sobel_laplace_canny.py

  *   视频/

    *   【3.1】特征选择

    *   【3.2】特征提取

    *   【3.3】特征提取之PCA

    *   【3.4】边缘提取&Canny算法

  *   预习/

    *   【07】相机模型.pdf

    *   【08】图像聚类算法.pdf

*   第九周/

  *   PPT/

    *   【16】从零开始训练网络.pdf

    *   【17】深度学习开源框架.pdf

  *   代码/

    *   NeuralNetWork_从零开始/

      *   NeuralNetWork.py

      *   NeuralNetWork_init.py

      *   NeuralNetWork_init_detail.py

      *   NeuralNetWork_run_detail.py

      *   NeuralNetWork_train_detail.py

      *   dataset/

        *   mnist_test.csv

        *   mnist_train.csv

        *   my_own_2.png

        *   my_own_3.png

        *   my_own_4.png

        *   my_own_5.png

        *   my_own_6.png

        *   my_own_image.png

        *   my_own_noisy_6.png

      *   画图.py

    *   keras.py

    *   pytorch

    *   tf.py

  *   视频/

    *   【9.1】keras实现神经网络

    *   【9.2】从零开始实现神经网络

    *   【9.3】深度学习开源框架

    *   【9.4】tensoflow&pytorch

  *   预习/

    *   【18】卷积神经网络.pdf

*   第二周/

  *   PPT/

    *   【04】图像和视频.pdf

  *   代码/

    *   Histogram Equalization.py

    *   bilinear interpolation.py

    *   histogram.py

    *   lenna.png

    *   nearest interp.py

    *   sobel.py

    *   test_image_gray.py

  *   录播/

    *   【2.1】图像和视频

    *   【2.2】上采样和下采样

    *   【2.3】直方图均衡化

    *   【2.4】滤波和卷积

  *   预习/

    *   【05】特征选择与特征提取.pdf

*   第五周/

  *   PPT/

    *   【09】坐标变换与视觉测量.pdf

  *   代码/

    *   spectral_cluster.py

    *   密度聚类.py

    *   层次聚类.py

  *   视频/

    *   【5.1】层次聚类&谱聚类

    *   【5.2】左右手坐标系

    *   【5.3】旋转矩阵

    *   【5.4】欧拉角

  *   预习/

    *   【10】三维计算机视觉.pdf

*   第八周/

  *   PPT/

    *   【14】深度学习与神经网络.pdf

    *   【15】推理和训练.pdf

  *   代码/

    *   标准化.py

  *   视频/

    *   【8.1】深度学习

    *   【8.2】推理和训练

    *   【8.3】推理和训练

    *   【8.4】手算训练示例

  *   预习

*   第六周/

  *   PPT/

    *   【10】三维计算机视觉.pdf

    *   【11】点云模型.pdf

  *   代码/

    *   SIFT_关键点.py

    *   SIFT_特征匹配.py

    *   iphone1.png

    *   iphone2.png

  *   视频/

    *   【6.1】立体视觉

    *   【6.2】高斯金字塔

    *   【6.3】SIFT

    *   【6.4】点云&三维重建

  *   预习/

    *   【12】图像滤波器.pdf

    *   【13】OpenCV算法解析.pdf

*   第十一周/

  *   PPT/

    *   【19】图像识别.pdf

  *   googlenet.pdf

  *   代码/

    *   inceptionV3_tf/

      *   elephant.jpg

      *   inceptionV3.py

      *   inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

    *   mobilenet/

      *   elephant.jpg

      *   mobilenet.py

      *   mobilenet_1_0_224_tf.h5

    *   resnet50_keras/

      *   bike.jpg

      *   elephant.jpg

      *   resnet50.py

      *   resnet50_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5

  *   视频/

    *   【11.1】resnet

    *   【11.2】inceptionV1

    *   【11.3】InceptionV3

    *   【11.4】Mobilenet&神经网络设计技巧

  *   预习/

    *   【20】物体检测.pdf

*   第十三周/

  *   PPT/

    *   【20】物体检测.pdf

    *   【21】人脸检测.pdf

    *   【22】图像分割.pdf

  *   代码/

    *   mtcnn-keras-master/

      *   mtcnn-keras-master/

        *   README.md

        *   __pycache__/

          *   mtcnn.cpython-37.pyc

          *   utils.cpython-37.pyc

        *   detect.py

        *   img/

          *   out.jpg

          *   test1.jpg

          *   timg.jpg

        *   model_data/

          *   onet.h5

          *   pnet.h5

          *   rnet.h5

        *   mtcnn.py

        *   utils.py

    *   yolo3-tensorflow-master/

      *   __pycache__/

        *   config.cpython-36.pyc

        *   config.cpython-37.pyc

        *   dataReader.cpython-36.pyc

        *   utils.cpython-36.pyc

        *   utils.cpython-37.pyc

        *   yolo_predict.cpython-36.pyc

        *   yolo_predict.cpython-37.pyc

      *   config.py

      *   detect.py

      *   font/

        *   FiraMono-Medium.otf

        *   SIL Open Font License.txt

      *   gen_anchors.py

      *   img/

        *   img2.jpg

        *   img.jpg

        *   result1.jpg

      *   logs

      *   model/

        *   __pycache__/

          *   yolo3_model.cpython-36.pyc

          *   yolo3_model.cpython-37.pyc

        *   yolo3_model.py

      *   model_data/

        *   coco_classes.txt

        *   darknet53.weights

        *   voc_classes.txt

        *   yolo_anchors.txt

        *   yolov3.weights

      *   predict.sh

      *   utils.py

      *   yolo_predict.py

  *   视频/

    *   【13.2】人脸检测mtcnn

    *   【13.3】图像分割-deconv&fpn

    *   【13上】yolo/

      *   1

      *   2

      *   3

      *   4

      *   5

      *   6

      *   7

      *   8

      *   9

      *   10

      *   11

*   第十二周/

  *   PPT/

    *   【20】物体检测.pdf

  *   代码/

    *   VOCtrainval_06-Nov-2007.tar

    *   faster-rcnn-keras-master.rar

  *   视频/

    *   【12.1】目标检测

    *   【12.2】目标检测2

    *   【12.3】faster-rcnn

    *   【12.3】faster-rcnn2

*   第十五周/

  *   PPT/

    *   【25】句法分析&词向量.pdf

    *   【26】NLP常见场景--情感分析.pdf

    *   【27】循环神经网络.pdf

  *   代码/

    *   poems-generator-master/

      *   README.md

      *   __pycache__/

        *   utils.cpython-37.pyc

      *   logs/

        *   README.md

        *   loss4.419-val_loss4.009.h5

      *   poem_keras.py

      *   poetry.txt

      *   predict.py

      *   utils.py

  *   视频/

    *   【15.1】词性标注&句法分析

    *   【15.2】词向量

    *   【15.3】情感分析&RNN

    *   【15.4】LSTM

*   第十六周/

  *   PPT/

    *   【28】transformer-bert.pdf

    *   【29】生成模型.pdf

    *   【30】就业指导.pdf

  *   transformer.pdf

  *   代码/

    *   transformer-tf/

      *   transformer.py

    *   生成对抗网络/

      *   GAN_minist.py

      *   images

  *   视频/

    *   【16.1】transformer

    *   【16.2】transformer&bert

    *   【16.3】生成模型

    *   【16.4】就业指导

*   第十周/

  *   PPT/

    *   【18】卷积神经网络.pdf

    *   【19】图像识别.pdf

  *   VGG.pdf

  *   代码/

    *   AlexNet-Keras.rar

    *   Cifar.rar

    *   VGG16-tf.rar

  *   视频/

    *   【10.1】卷积神经网络

    *   【10.2】cifar实例

    *   【10.3】Alexnet

    *   【10.4】图像识别&VGG

*   第十四周/

  *   PPT/

    *   【22】图像分割.pdf

    *   【23】自然语言处理.pdf

    *   【24】中文分词.pdf

  *   代码/

    *   jieba-master.rar

    *   mask-rcnn-keras-master.rar

  *   视频/

    *   【14.1】maskrcnn

    *   【14.2】自然语言处理

    *   【14.3】中文分词

    *   【14.4】HMM模型

*   第四周/

  *   PPT/

    *   【07】相机模型.pdf

    *   【08】图像聚类算法.pdf

  *   代码/

    *   K-Means.py

    *   K-Means_RGB.py

    *   K-Means_athlete.py

    *   lenna.png

    *   photo1.jpg

    *   warpMatrix.py

    *   透视变换.py

  *   视频/

    *   【4.1】相机模型

    *   【4.2】镜头畸变

    *   【4.3】透视变换

    *   【4.4】图像聚类-Kmeans

  *   预习/

    *   【09】坐标变换与视觉测量.pdf