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基于深度学习 的全栈式图像处理与识别

课程名称:基于深度学习 的全栈式图像处理与识别

课程背景 高级驾驶辅助系统(Advanced Driving Assistant System,ADAS)与自动驾驶系统利用车载传感器对周围环境进行感知,获取相关数据信息,辅助驾驶员完成相关驾驶操作,提升整体安全性与舒适性。以深度学习为基础 的图像处理与识别在ADAS与自动驾驶技术中广泛应用,其主要涉及夜视辅助、车道保持、司机提醒、防撞提醒、车道变换辅助、停车辅助、碰撞疏解、死角障碍物检测、交通标志识别、车道线偏移提醒、司机状态监测、远光灯辅助等。为满足相关开发人员对实际深度学习图像处理与识别在相关场景 的实际应用,本课程完成从模型端到嵌入式部署端 的全栈式培训。

●  课时:2天

●  必备常识:熟悉MATLAB 的基本操作、熟悉代码等基础常识

●  授课对象:期待以深度学习方式解决ADAS开发相关问题 的研发人员;ADAS项目规划与实施 的系统工程师、App工程师与算法开发人员

课程内容:

      深度学习模型理论、构建、训练、调参到嵌入式部署全栈式流程

●   课程描述:

      课程主要先容基本 的图像处理与深度学习 的内容,主要先容计算机视觉 的相关内容与深度学习 的基本常识、深度学习模型搭建、深度学习训练测试 的整体一体化流程。

●   课程目标:

      1. 掌握计算机视觉 的基本开发内容

      2. 掌握深度学习训练数据 的一整套规范化流程

      3. 掌握深度学习 的模型构建 的整个开发流程

●   课程内容:

     1. 计算机视觉基础与深度学习概述

     2. 前向性神经网络与卷积神经网络

     3. 迁移学习理论及其模型训练

     4. 目标识别理论及其模型构建

     5. 语义分割理论及其模型构建

     6. 深度学习数据标注与处理

     7. 深度学习设计工具

     8. 深度学习 的可说明性与可视化表述

     9. 深度学习代码生成与嵌入式部署

●   总结:

     熟悉使用基本 的计算机图像操作,熟悉基本 的深度学习网络架构与模型,掌握基于深度学习相关 的从标签构建、数据增强处理、神经网络模型构建、迁移学习到模型训练和应用 的一体化流程。

 

服务优势:

●  1000多人 的研发团队是培训业务 的基础

●  70多门专业课程可以按需选择和定制

●  10多年培训服务 的经验是培训质量 的保证

●  10人小班公开课有利于培训效果

●  培训后提供持续 的技术服务

课程大纲下载

 
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