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人工智能之实战项目(主讲人：东方耀)

	自动驾驶之SSD目标检测（5类物体）基于Keras实现SSD目标检测思路正样本类别为5类（汽车、卡车、行人、自行车、交通灯）加上背景总类别数=6	5 / 5	SSD模型的评估流程，最终得出一 ... 5 天前东方耀
	无人驾驶之车道线检测项目介绍：用传统的计算机视觉方法，主要使用OpenCV，识别道路上的车道线。先在一系列单独的图像上开发测试，然后应用于视频流（实际上只是一系列图像的集合）需要安装额外的库: pip3 install moviepy 步骤包括：变为灰度图像、高斯核卷积（滤波器）、Canny边缘检测、感兴趣区域选择、 Hough Tranform线检测、外推后的车道线、VideoFileClip等	3 / 3	03、道路上的车道线识别技术应用 ... 2019-11-2 20:15 东方耀
	自动驾驶之方向盘转动角度预测项目介绍自动驾驶里面最需要解决的问题: 给定车载摄像头捕捉的画面，判断如何转动方向，预测方向盘的方向和角度。这一个项目旨在向您介绍如何使用深度神经网络解决回归（Regression）的问题。不同于分类识别（Classification/Recognition）等场景，回归问题场景中，神经网络输出的值是一个连续的值。可以用于所有基于图像的回归问题，例如: 自动驾驶之油门的大小控制、无人驾驶的轮船、无人机的驾驶、预测图像中一个人的年龄、预测图像中的物体的尺寸、预测图像中物体离摄像头的距离等。	5 / 5	05、测试模型效果与反复优化 ... 2019-11-8 17:27 东方耀
	图像风格转换人工智能之实战项目图像风格转换 V1算法用TensorFlow实现手把手的教大家敲代码 V2算法模型结构图改进也可以用于图像的超清化 V3算法摆脱了Gram矩阵计算风格损失的尴尬	20 / 155	07、图像风格转换之V3算法_概述_ ... 2019-11-5 09:15 吧卟啊吧卟
	中文文本分类中文文本分类也可以应用于：舆情监测、互联网文本分类、垃圾邮件分类等问题利用RNN（LSTM or GRU）或一维卷积CNN对10类的中文新闻数据进行分类学习中文分词：jieba 项目模块：词表的封装类别的封装数据集的封装模型的构建训练执行经过多层RNN计算之后取最后一个时刻的数据进行2层全连接层映射到类别数上分别使用了TensorFlow提供的rnn_cell、手动实现的单层LSTM cell、一维卷积技术对同一个问题进行训练	13 / 154	06、词表封装、类别封装与数据集 ... 3 天前 fglbee
	GAN实战手写数字图片生成利用dcgan技术实现mnist数据集图片生成问题在模型构建阶段，封装G生成器与D判别器，之后DCGAN类将两者融合一起训练对于G：输入随机向量经过反卷积操作生成fake图片，注意记录G的模型训练参数对于D：输入图片经过卷积操作后FC映射到0、1真假两类，同时记录D的模型训练参数对于DCGAN：连接G与D构建整个计算图，定义loss，对于生成器：希望生成的图片尽量愚弄判别器使生成的图片被判别器判断为1真实的，对判别器的损失函数：希望判别能力越强越好，越准越好，将真的图片分成为1真实的将假（生成）的图片分为0不真实的，定义train_op：生成器与判别器是交替去训练的，用控制依赖，同时训练的时候是训练各自的模型参数，互不干扰，相互博弈的过程	13 / 86	07、技巧：如何更好的训练GAN？ ... 2019-11-17 09:25 东方耀
	图像生成文本在深度学习出现之前基本不可解 1、应用领域多如：图像搜索视频解说等 2、CNN与RNN的综合应用	28 / 143	06、用预训练好的Inception抽取 ... 2019-11-11 19:58 tangwei2012
	人脸检测（基于SSD）人脸检测业务场景综述判断是否存在人脸,如果存在人脸则定位到人脸的位置标准的目标检测问题(针对人脸目标) 1、姿态和表情的变化 2、不同人的外观差异 3、光照,遮挡的影响 4、不同视角 5、不同大小、位置	3 / 9	caffe-ssd网络结构分析（东方耀 ... 2019-9-25 18:08 东方耀
	驾驶辅助系统ADAS实战 ADAS业务场景综述先进驾驶辅助系统( Advanced Driver Assistance System) 简称ADAS,是利用安装于车上的各式各样的传感器,在第一时间收集车内外的环境数据,进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理,从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险,以引起注意和提高安全性的主动安全技术。	2 / 2	faster rcnn网络结构详解 2019-9-8 09:32 东方耀
	通用物体检测实战（基于YOLO）基于YOLO算法的通用物体检测项目实战总结（干货）自然场景下通用物体检测业务场景综述物体检测旨在构造智能算法和程序,来“观察”这个世界。 1、计算机本身是比较困难将这些信息抽象成为一种比较高层语意的表达,去对应现实生活中的名词概念。 2、我们通常所说的“观察”(see),实际上是已经包含了对视觉信息的加工,以及和真实世界的关系映射。	2 / 4	基于YOLO算法的通用物体检测项目 ... 2019-9-19 16:46 东方耀
	文本检测项目实战（基于EAST）对自然场景下图片中的文字区域进行检测 TextBoxes TextBoxes++都是基于ssd改进的文本检测算法：定位文字所在区域传统的检测框架(SSD,YOLO, Faster-RCNN):效果不理想针对文本检测问题专门设计的框架：	1 / 3	基于EAST的自然场景下文本检测项 ... 2019-9-19 22:34 东方耀
	多任务网络训练实战多任务网络：使用同一个网络同时训练多个任务端到端网络 end-to-end 多任务网络的技术难点： 1、训练数据更加复杂 2、共享卷积层的调整 3、训练过程更加复杂，考虑任务之间的平衡	1 / 1	基于MTCNN多任务网络模型实战： ... 2019-9-20 12:14 东方耀
	自动驾驶之交通指示牌识别自动识别交通指示牌是实现完全自动驾驶的一个关键和必要的技术. 这个项目是一个典型的深度学习在计算机视觉领域的应用, 具有广泛的应用范围. 通过此项目的学习, 您能够将掌握的知识用于人脸识别, 商品识别(无人超市), 鉴黄, 安全监控, OCR等许多领域.	3 / 3	03、干货：模型调整优化过程开源 ... 2019-11-4 20:53 东方耀
	基于内容的图像检索CBIR系统项目：基于内容的图像检索CBIR系统我们的CBIR系统是基于卷积去噪自动编码器	3 / 3	03、核心(基于Keras)：模型测试 ... 2019-11-6 20:26 东方耀

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