《计算机视觉与图像处理》最全总结之就业必备-小白易懂易上手

最近需要找工作找实习，自己就把计算机视觉方向的知识点重新梳理了一遍，看的是开课吧CV视频资料，并写了一些笔记，需要的话可转场获取。

**《计算机视觉与图像处理》视频学习资料

项目一《无人驾驶车道线分割》

涉及图像分割的内容：

项目简介，卷积神经网络回顾，上采样技术讲解

装置卷积，全卷积网络，FCN代码实战

U-Net模型讲解与Deeplab模型讲解

数据处理与训练推理

⭐服务端模型部署实战，移动端模型部署简介

实力分割，全景分割讲解

项目二《口罩实时检测》

涉及目标检测的内容：

两阶段算法Fast-RCNN

单阶段算法YOLO系列算法讲解

Anchor-Free检测算法

算法实战及训练推理

⭐算法技巧及加速方法

项目三《活体人脸身份识别》

涉及多模态活体检测的内容：

数据集CASIA-SURF及评价方法ACER讲解

Facebagnet模型详解

使用Pytorch框架构建代码

算模型压缩及落地

⭐落地方法SDK讲解

通过学习实践这三个项目，自己得到了极大的提升，特此分享自己的总结。[参考下方资料]

**学习资料捷径： **

https://download.csdn.net/download/weixin_39588099/86063992

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