MainPage/Computer Vision/Lecture
课程链接：开放教育
- 1. Введение. Предобработка изображений 介绍 图像预处理
- 1.0 О курсе 关于课程
- 1.1 Введение. Объект изучения. Процесс формирования изображения 简介 研究对象 成像过程
- 1.2 Повышение разрешения 超分辨率
- 1.3 Основные цветовые преобразования в составе комбинированной схемы коррекции цвета 基本颜色变换作为组合颜色校正方案的一部分
- 1.4 Дополнительные цветовые преобразования в составе комбинированной схемы коррекции цвета 作为组合色彩校正方案一部分的附加色彩变换
- 2. Классификация изображений 图像分类
- 2.1 Введение. Классические/не нейросетевые/общие методы для классификации изображений 经典/非神经网络/图像分类的通用方法
- 2.2 Классические/базовые дескрипторы изображений 经典/基本图像描述符
- 2.3 Основные конструктивные элементы нейросетевых классификаторов изображений 神经网络图像分类器的基本结构要素
- 2.4 Современные нейросетевые архитектуры классификации изображений 用于图像分类的现代神经网络架构
- 2.5 Основные методы оптимизации градиентного спуска 基本梯度下降优化技术
- 2.6 Функции потерь и метрики качества 损失函数和质量指标
- 3. Детектирование объектов
- 3.1 Введение. Классическая схема сканирующего окна для детектирования объектов 介绍。用于物体检测的经典扫描窗口设计
- 3.2 Глубокие нейросетевые архитектуры для детектирования объектов общего плана 用于检测一般物体的深度神经网络架构
- 3.3 Глубокие нейросетевые архитектуры для детектирования текстовых фрагментов на изображении 用于检测图像中文本片段的深度神经网络架构
- 3.4 Глубокие нейросетевые архитектуры для детектирования человеческих лиц 用于检测人脸的深度神经网络架构
- 3.5 Оценка качества детектирования 检测质量评估
- 4. Трекинг
- 4.1 Введение. Общая схема трекинга объектов. Базовые принципы распознавания движения в кадре 介绍 对象跟踪的一般方案 帧内运动识别的基本原理
- 4.2 Априорная локализация объектов. 对象的先验定位
- 4.3 Трекинг ключевых точек. Детектирование и дескрипторы ключевых точек 跟踪关键点 关键点检测和描述符
- 4.4 Трекинг на основе вычисления оптического потока 基于光流计算的跟踪
- 4.5 Глубокие нейросетевые архитектуры для трекинга объектов 用于对象跟踪的深度神经网络架构
- 5. Сегментация
- 5.1 Постановка задачи. Основные типы, принципы работы и устройство механизмов стереозрения 问题的表述。立体视觉机构的基本类型、工作原理和设计
- 5.2 Описание принципов работы стереопары в терминах проективной геометрии 用射影几何描述立体对的工作原理
- 5.3 Ректификация изображений. Карта расхождений и поиск глубины 图像校正。视差图和深度搜索
- 5.4 Алгоритмы стереосопоставления 立体匹配算法
- 6. Генерация изображений
- 7. Конструирование признаков
- 7.1 Введение. Базовые контурные примитивы и алгоритмы их вычисления 介绍 基本轮廓基元及其计算算法
- 7.2 Комплексные контурные признаки. Понижение размерности. Признаки на основе ключевых точек 复杂的轮廓特征 降维 基于关键点的特征
- 7.3 Перцептивное хэширование 感知哈希
- 7.4 Нейросетевые дескрипторы. Feature engineering в общем пайплайне системы компьютерного зрения 神经网络描述符。计算机视觉系统通用流程中的特征工程
- 8. Stereo vision
- 8.1 Постановка задачи. Основные типы, принципы работы и устройство механизмов стереозрения 问题的表述 立体视觉机构的基本类型、工作原理和设计
- 8.2 Описание принципов работы стереопары в терминах проективной геометрии 用射影几何描述立体对的工作原理
- 8.3 Ректификация изображений. Карта расхождений и поиск глубины 图像校正 视差图和深度搜索
- 8.4 Алгоритмы стереосопоставления 立体匹配算法
1. Введение. Предобработка изображений
介绍 图像预处理
1.0 О курсе 关于课程
Здравствуйте, уважаемые слушатели!
亲爱的听众朋友们大家好！
Добро пожаловать на курс «Компьютерное зрение».
欢迎来到计算机视觉课程。
В курсе рассматриваются основные задачи из области компьютерного зрения, вокруг которых сконцентрировано внимание научного сообщества и промышленности: задачи классификации, сегментации, детектирования объектов. В рамках данного курса изучаются наиболее распространенные современные методы решения рассматриваемых проблем.
该课程研究了计算机视觉领域的主要任务，科学界和工业界的注意力集中在这些任务上：分类、分割、对象检测问题。本课程探讨解决所考虑问题的最常见的现代方法。
АВТОР ОНЛАЙН-КУРСА:
在线课程作者：
Самарин Алексей Владимирович