我熬了幾個(gè)大夜，學(xué)完一套 "海外博士" 總結(jié)的「卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、目標(biāo)檢測、OpenCV」筆記！

工作需要

第一章：機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺

1. 計(jì)算機(jī)視覺簡介

• 了解人工智能方向、熱點(diǎn)

• cv簡介
• cv技能樹構(gòu)建
• 應(yīng)用領(lǐng)域

• 線性與非線性變換
• 概率學(xué)基礎(chǔ)
• 熵
• kl散度
• 梯度下降法

2. 計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

• 圖像的取樣與量化
• 濾波
• 直方圖
• 上采樣
• 下采樣
• 卷積
• 直方圖均衡化算法
• 最近鄰差值
• 單/雙線性差值

• 特征選擇方法
• filter等
• 特征提取方法：PCA、LDA、SVD等

• Canny
• Roberts
• Sobel
• Prewitt
• Hessian特征
• Haar特征

• 小孔成像模型
• 相機(jī)模型
• 鏡頭畸變
• 透視變換

3. 計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)階

• kmeans
• 層次聚類
• 密度聚類
• 譜聚類

• 左右手坐標(biāo)系及轉(zhuǎn)換
• 萬向鎖
• 旋轉(zhuǎn)矩陣
• 四元數(shù)

• 立體視覺
• 多視幾何
• SIFT算法

• PCL點(diǎn)云模型
• spin image
• 三維重構(gòu)
• SFM算法

• 直通濾波
• 體素濾波
• 雙邊濾波器
• 條件濾波
• 半徑濾波
• 圖像增加噪聲與降噪

4. OpenCV詳解

• 線性擬合
• 最小二乘法
• RANSAC算法
• 哈希算法
• DCT算法
• 漢明距離
• 圖像相似度

第二章：深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

• 深度學(xué)習(xí)簡介
• 基本的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)
• 神經(jīng)元
• 激活函數(shù)詳解（sigmoid、tanh、relu等）
• 感性認(rèn)識(shí)隱藏層
• 如何定義網(wǎng)絡(luò)層
• 損失函數(shù)

• 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練
• bp算法詳解
• 歸一化
• Batch Normalization詳解
• 解決過擬合
• dropout
• softmax
• 手推神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程

• 使用python從零開始實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練
• 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)

• pytorch
• tensorflow
• caffe
• mxnet
• keras
• 優(yōu)化器詳解(GD,SGD,RMSprop等