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计算机视觉基础:对抗生成网络
视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了非参数化生成模型GAN的概念和优化过程、稳定GAN优化过程的方式;评价GAN生成样本质量的评价标准,包括Inception score和FID等。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解GAN是很重要的非参数化生成模型。
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计算机视觉基础:背景知识
0,擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了计算机视觉的发展历程、三大设计原则、近期的两个里程碑;人类与计算机理解图像的不同方式和本质困难,以及当前最好的方法统计学习。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解计算机视觉的发展历程和三大设计原则。 2
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计算机视觉基础:传统方法和数据结构
0,擅长大规模视觉识别、自动机器学习等领域。 课程简介 本教程介绍了计算机视觉发展的重要里程碑-传统方法(如视觉词袋模型);传统方法的三个步骤及其思想对未来的深远影响;图像级编码信息用于不同的视觉任务并与各种学习算法结合。 课程目标 通过本课程的学习,使学员: 1、了解传统方法(如视觉词袋模型)及其三个步骤。
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计算机视觉基础:语义理解
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