基于TensorFlow和Keras深度学习框架的计算机视觉项目实战视频教程

课程说明：

本课程主要探讨深度学习在影像分类与目标侦测上的应用。本课程回顾了TensorFlow和Keras等深度学习的主要知识，以及它们与OpenCV的结合应用，并简要回顾了深度学习的主要概念。我们还将进入研究卷积神经网络的图像分类回顾不同的鲁棒性架构。

我们将使用最新的目标检测算法，如更快的R-CNN、TensorFlow目标检测API和YOLO，探索目标检测和转移学习的概念，并将此模型应用于图像、视频和网络摄像头图像。最后，您将学习如何构建和训练自己的数据集。

在这门课程中，你会发现理论与算法的直观概念是一致的，你将能够用许多实际的例子来实践你的知识。

你将学到什么

了解最新的目标检测和图像分类模型。

要求

机器学习概念、线性代数、Python、TensorFlow、Keras和OpenCV

h264, yuv420p, 1280×720 |ENGLISH, aac, 48000 Hz, 2 channels | 8h 51 mn | 5.07 GB
Created by: CARLOS QUIROS

Deep Learning review, CNNs, VGG-16, Faster R-CNN, TensorFlow Object Detection API, YOLO. Train your own data.