TLD视觉目标跟踪框架理论与实践视频课程

课程目标:掌握一些经典的计算机视觉技术以及解决问题的思路,对基本问题,如检测、跟踪、识别等有一定的认识与理解,进而达到技术进阶的目的。更重要的是,在整个课程的学习中能够受到启发,进而具备探索利用基本知识解决实际应用问题的能力。

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4.3分 共23课时,共2小时16分钟
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课程目标

掌握一些经典的计算机视觉技术以及解决问题的思路,对基本问题,如检测、跟踪、识别等有一定的认识与理解,进而达到技术进阶的目的。更重要的是,在整个课程的学习中能够受到启发,进而具备探索利用基本知识解决实际应用问题的能力。

适用人群

高年级本科生、低年级研究生、企业计算机视觉研发工程师、以及其他具备一定基础的爱好者。

课程简介

这里有理论,更有实践。用最少的语言,讲最重要的干货。TLD框架的内容是非常丰富和广泛的,涵盖了计算机视觉中的一些基本问题,诸如跟踪、检测、识别。此外也涉及到了与机器学习有关方面的技术,比如cascade模型,图像二值特征提取,集成分类器,模板匹配,以及用于难样本挖掘的PN-Learning。特别是像cascade模型的这种思想,在机器学习应用方面仍然有着非常重要的作用,比如近来的一些工作,就是将cascade模型结合深度神经网络,来做目标检测等相关应用。另外,像难样本挖掘,在机器学习应用领域仍然是一个非常活跃的方向,在计算机视觉领域的顶级会议ICCV2017best student paper也是这方面的工作。

第一章前言
2节10分钟
1-1Begining [免费试看]
04:00
1-2Introduction [免费试看]
06:23
第二章TLD框架
19节1小时48分钟
2-1TLD Introduction
04:18
2-2Tracking:Optical Flow
07:22
2-3Tracking:Error Measure
06:55
2-4Tracking:Transform
04:50
2-5Tracking:Summary
04:44
2-6Detection:Introduction
02:03
2-7Detection:Sliding Window
05:12
2-8Detection:Cascade Introduction
05:34
2-9Detection:Variance Filter
05:59
2-10Detection:Ensemble Classifier
13:00
2-11Detection:Template Matching
03:40
2-12Detection:Cascade Initialize
06:29
2-13Detection:Post Processing
03:05
2-14Detection:Summary
02:06
2-15Learning:Introduction
05:27
2-16Learning:Fusion&Validation
05:49
2-17Learning:Sample Selection
05:14
2-18Learning:PN-Learning
06:00
讲师介绍
Remy老师
讲师评分4.2分
硕士学历,专注于计算机视觉相关技术的研究与应用,如目标检测,跟踪,识别以及V-SLAM等技术,在相关领域有超过六年研发经验,发表多篇相关学术论文。先后任职于国内多家以计算机视觉技术为核心的知名人工智能公司,为移动机器人以及手机端提供计算机视觉技术解决方案,包括但不限于,二维图像的单目标跟踪及多目标跟踪,三自由度目标跟踪,六自由度目标跟踪,二维图像的目标检测及识别,室内场景识别,智能跟随机器人,基于视觉的设备被动定位,闭环检测等等。
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