Build 15+ Real-Time Deep Learning(Computer Vision) Projects

CNN，GAN，迁移学习，数据增强/标注，Deepfake，YOLO，人脸识别，目标检测，跟踪，构建15个以上的实时深度学习（计算机视觉）项目准备将原始数据转化为可操作的见解？这个项目驱动的计算机视觉训练营将为您提供处理现实世界挑战所需的实际技能。忘掉理论，开始编码吧！通过12个核心项目和5个迷你项目，您将通过积极构建高需求领域的应用程序来掌握技能：目标检测与跟踪：项目6：使用强大的YOLOv5模型掌握目标检测。项目7：利用尖端的YOLOv8-cls进行图像和视频分类。项目8：通过YOLOv8-seg深入研究实例分割以分离单个对象。迷你项目1：探索YOLOv8-pose进行关键点检测。迷你项目2和3：在视频上进行实时预测并使用YOLO跟踪对象。项目9：构建一个用于目标跟踪和计数的系统。迷你项目4：利用YOLO-WORLD Detect Anything模型进行更广泛的对象识别。图像分析及更多：项目1和2：从经典数据集如MNIST和Fashion MNIST开始进行图像分类。项目3：掌握Keras预处理层，用于图像操作任务如平移。项目4：利用迁移学习解决复杂图像分类问题的能力。项目5：使用生成对抗网络（GANs）探索图像字幕的迷人世界。项目10：训练模型识别视频中的人体动作。项目11：揭示人脸的秘密，包括人脸检测、识别以及对年龄、性别和心情的分析。项目12：探索深度伪造技术及其应用。迷你项目5：使用预训练的MoonDream1模型分析图像。为什么选择这门课程？通过实践学习：每个项目都提供实际的编码经验，巩固您的理解。尖端工具：掌握计算机视觉领域最新进展，如YOLOv5和YOLOv8。多样化应用：接触各种各样的真实用例，从目标检测到深度伪造。结构化学习：通过清晰的说明和指导完成项目。准备将您的计算机视觉技能提升到新水平？立即注册并开始建立您的作品集！核心概念：图像处理：像素处理、滤波、边缘检测、特征提取。机器学习：监督学习、无监督学习、深度学习（特别是卷积神经网络 – CNNs）。模式识别：目标检测、分类、分割。计算机视觉应用：机器人技术、自动驾驶车辆、医学影像、人脸识别、安全系统。专业术语：目标识别：识别和分类图像中的对象。语义分割：根据其对应对象类别标记图像中的每个像素。实例分割：识别和区分同一类别的个体对象。技术技能：编程语言：Python（使用OpenCV、TensorFlow、PyTorch等库）。硬件：用于深度学习任务的高性能计算系统（GPU）。另外：缩写词：YOLO、R-CNN（计算机视觉中常用的算法）。数据集：ImageNet、COCO（用于训练和评估计算机视觉模型的标准数据集）。

MP4 | 视频：h264，1920×1080 | 音频：AAC，44.1千赫
语言：英语 | 大小：5.15 GB | 时长：9小时45分钟

你将学到什么
深度学习
项目
计算机视觉
YOLOV8
YOLO
Deepfake
目标识别
目标跟踪
实例分割
图像分类
图像标注
人体动作识别
人脸识别
人脸分析
图像字幕
姿势检测/动作识别
关键点检测
语义分割
图像处理
像素处理
边缘检测
特征提取
机器学习
模式识别
目标检测
分类
分割
Python
TensorFlow
PyTorch
R-CNN
ImageNet
COCO

要求
机器学习基础
具有基本机器学习知识的Python开发人员
Python

本课程适用于渴望学习深度学习的初学者，任何想了解基于深度学习的计算机视觉算法的人，具有基本机器学习知识的Python开发人员

课程目录：

第1部分：项目1. 图像分类MNIST数据集

讲座1问题：图像分类MNIST数据集

讲座2解决方案：图像分类MNIST数据集

第2部分：项目2. 时尚MNIST数据集上的图像分类

讲座3问题：时尚MNIST数据集上的图像分类

讲座4解决方案：时尚MNIST数据集上的图像分类

第3部分：项目3. 使用Keras预处理层进行图像翻译

讲座5问题：使用Keras预处理层进行图像翻译

讲座6解决方案：使用Keras预处理层进行图像翻译

第4部分：项目4. 在复杂数据集上进行图像分类的迁移学习

讲座7问题：在复杂数据集上进行图像分类的迁移学习

讲座8解决方案：在复杂数据集上进行图像分类的迁移学习

第5部分：项目5. 使用GAN进行图像字幕

讲座9问题：使用GAN进行图像字幕

讲座10解决方案：使用GAN进行图像字幕第1部分

讲座11解决方案：使用GAN进行图像字幕第2部分

讲座12解决方案：使用GAN进行图像字幕第3部分

第6部分：注释工具

讲座13注释工具

第7部分：项目6. 使用YOLOv5模型进行目标检测

讲座14问题：使用YOLOv5模型进行目标检测

讲座15解决方案：使用YOLOv5模型进行目标检测

第8部分：项目7. 使用YOLOV8-cls进行图像/视频分类

讲座16问题：使用YOLOV8-cls进行图像/视频分类

讲座17解决方案：使用YOLOV8-cls进行图像/视频分类

第9部分：项目8. 使用YOLOV8-seg进行实例分割

讲座18问题：使用YOLOV8-seg进行实例分割

讲座19解决方案：使用YOLOV8-seg进行实例分割

第10部分：迷你项目1：Yolov8-Pose关键点检测

讲座20问题：Yolov8-Pose关键点检测

讲座21解决方案：Yolov8-Pose关键点检测

第11部分：迷你项目2：使用YOLOV8对视频进行预测

讲座22问题：使用YOLOV8对视频进行预测

讲座23解决方案：使用YOLOV8对视频进行预测

第12部分：迷你项目3：使用YOLO进行目标跟踪

讲座24问题：使用YOLO进行目标跟踪

讲座25解决方案：使用YOLO进行目标跟踪

第13部分：项目9. 目标跟踪和计数

讲座26问题：目标跟踪和计数

讲座27解决方案：目标跟踪和计数

第14部分：迷你项目4：YOLO-WORLD检测任何模型

讲座28问题：YOLO-WORLD检测任何模型

讲座29解决方案：YOLO-WORLD检测任何模型

第15部分：迷你项目5 MoonDream1图像分析

讲座30问题：MoonDream1图像分析

讲座31解决方案：MoonDream1图像分析

第16部分：项目10. 人体动作识别

讲座32问题：人体动作识别

讲座33解决方案：人体动作识别

第17部分：项目11. 人脸检测与识别（年龄性别心情分析）

讲座34问题：人脸检测与识别

讲座35解决方案：人脸检测与识别

第18部分：项目12. 深度伪造生成

讲座36问题：深度伪造生成

讲座37解决方案：深度伪造生成