Computer Vision Essentials

Kursinhalt

Computer Vision Essentials

Computer Vision Essentials

1. Einführung in die Computer Vision

Was ist Computer Vision?Grundlagen der Bildverarbeitung Lineare Algebra für Bildmanipulation

2. Bildverarbeitung mit OpenCV

Grundlegende Transformationen Fourier-Transformation Tiefpass- und Hochpassfilter Rauschreduzierung und Glättung Histogrammausgleich Super-Resolution-Techniken Kantenerkennung Ecken- und Blob-Erkennung

3. Convolutional Neural Networks

Einführung in Convolutional Neural Networks Faltungsschichten Pooling-Schichten Flattening Aktivierungsfunktionen Überblick Über Beliebte CNN-Modelle Herausforderung: Aufbau eines CNN

4. Objekterkennung

Objektlokalisierung Objekterkennung Vorhersagen von Begrenzungsrahmen Intersection over Union (IoU) und Evaluationsmetriken Non-Maximum Suppression (NMS)Ankerboxen Überblick Über Das YOLO-Modell Herausforderung: Objekterkennung mit benutzerdefiniertem Modell und YOLO

5. Überblick Über Fortgeschrittene Themen

Transfer Learning in Computer Vision Überblick Über Gesichtserkennung Überblick Über Die Bildgenerierung

Was ist Computer Vision?

Reale Anwendungen der Computer Vision umfassen:

Computer Vision umfasst eine Vielzahl von Aufgaben, die es Maschinen ermöglichen, visuelle Daten effektiv zu verstehen und zu verarbeiten:

Bildklassifikation;
Objekterkennung;
Bildsegmentierung;
Gesichts- & Personenerkennung;
Kantenerkennung;
Bildrestauration;
Szenenrekonstruktion durch Zuordnung;
Video-Bewegungsanalyse.

War alles klar?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 1. Kapitel 1

Fragen Sie AI

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Fragen Sie alles oder probieren Sie eine der vorgeschlagenen Fragen, um unser Gespräch zu beginnen

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1. Einführung in die Computer Vision

Was ist Computer Vision?Grundlagen der Bildverarbeitung Lineare Algebra für Bildmanipulation

2. Bildverarbeitung mit OpenCV

Grundlegende Transformationen Fourier-Transformation Tiefpass- und Hochpassfilter Rauschreduzierung und Glättung Histogrammausgleich Super-Resolution-Techniken Kantenerkennung Ecken- und Blob-Erkennung

3. Convolutional Neural Networks

Einführung in Convolutional Neural Networks Faltungsschichten Pooling-Schichten Flattening Aktivierungsfunktionen Überblick Über Beliebte CNN-Modelle Herausforderung: Aufbau eines CNN

4. Objekterkennung

Objektlokalisierung Objekterkennung Vorhersagen von Begrenzungsrahmen Intersection over Union (IoU) und Evaluationsmetriken Non-Maximum Suppression (NMS)Ankerboxen Überblick Über Das YOLO-Modell Herausforderung: Objekterkennung mit benutzerdefiniertem Modell und YOLO

5. Überblick Über Fortgeschrittene Themen

Transfer Learning in Computer Vision Überblick Über Gesichtserkennung Überblick Über Die Bildgenerierung

Was ist Computer Vision?

Reale Anwendungen der Computer Vision umfassen:

Computer Vision umfasst eine Vielzahl von Aufgaben, die es Maschinen ermöglichen, visuelle Daten effektiv zu verstehen und zu verarbeiten:

Bildklassifikation;
Objekterkennung;
Bildsegmentierung;
Gesichts- & Personenerkennung;
Kantenerkennung;
Bildrestauration;
Szenenrekonstruktion durch Zuordnung;
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