全網(wǎng)最全的python圖像識別技術(shù)涵yolo（驗證碼識別不再是夢）

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全網(wǎng)最全的python圖像識別技術(shù)涵yolo（驗證碼識別不再是夢）

第一章 介紹：
課程內(nèi)容

第二章：人臉檢測
攻擊計劃
圖像和像素
級聯(lián)分類器 -描述
加載和預(yù)處理圖像
使用 Haarcascade 和 OpenCV 進(jìn)行人臉檢測
Haarcascades 參數(shù) 1
Haarcascades 參數(shù) 2
使用 haarcascades 進(jìn)行眼睛檢測
作業(yè)解決方案
HOG（定向梯度直方圖）——直覺
使用 HOG 和 Dlib 進(jìn)行人臉檢測
使用 CNN 和 Dlib 進(jìn)行人臉檢測
作業(yè)解決方案
python和 PyCharm
網(wǎng)絡(luò)攝像頭上的人臉檢測


第三章：人臉識別

攻擊計劃
LBPH 算法——描述
加載人臉數(shù)據(jù)集
預(yù)處理圖像
訓(xùn)練 LBPH 分類器
用 LBPH 識別人臉
評估 LBPH 分類器
LBPH參數(shù)
LBPH 參數(shù) - 實施
檢測面部點
檢測面部描述符 1
檢測面部描述符 2
計算人臉之間的距離
使用 Dlib 1 識別人臉
使用 Dlib 2 識別人臉
作業(yè)解決方案
網(wǎng)絡(luò)攝像頭上的人臉識別


第四章：對象跟蹤

攻擊計劃
對象跟蹤與對象檢測
KCF 和 CSRT 算法
使用 KCF 進(jìn)行對象跟蹤
使用 CSRT 進(jìn)行對象跟蹤
作業(yè)解決方案

第五章：用于圖像分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
攻擊計劃
生物基礎(chǔ)
人工神經(jīng)元
感知器
重量更新 1
重量更新 2
多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
激活函數(shù)
隱藏層激活 1
隱藏層激活2
輸出層激活
誤差計算（損失函數(shù)）
基本算法
梯度下降和導(dǎo)數(shù)
輸出層增量
隱藏層增量
反向傳播和學(xué)習(xí)率
反向傳播的權(quán)重更新 1
反向傳播 2 的權(quán)重更新
偏差、誤差和多輸出
隱藏層
具有分類數(shù)據(jù)的輸出層
隨機(jī)梯度下降
深度學(xué)習(xí)
像素和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)入庫
從圖像中提取像素 1
從圖像中提取像素 2
從圖像中提取像素 3
從圖像中提取像素 4
規(guī)范化數(shù)據(jù)
創(chuàng)建訓(xùn)練集和測試集
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
保存和加載網(wǎng)絡(luò)
對單個圖像進(jìn)行分類
從圖像中提取特征
使用 OpenCV 1 進(jìn)行特征提取
使用 OpenCV 2 進(jìn)行特征提取
使用 OpenCV 3 進(jìn)行特征提取
使用 OpenCV 4 進(jìn)行特征提取
使用 OpenCV 5 進(jìn)行特征提取
創(chuàng)建訓(xùn)練集和測試集
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
保存、加載和分類單個圖像
作業(yè)解決方案

第六章：用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
攻擊計劃
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介
卷積運算
池化
展平
密集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
導(dǎo)入庫
加載圖像
創(chuàng)建訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
保存和加載網(wǎng)絡(luò)
對單個圖像進(jìn)行分類
作業(yè)解決方案

第七章：Transfer learning
攻擊計劃
Transfer learning——描述
導(dǎo)入庫和數(shù)據(jù)集
創(chuàng)建訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集
預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
創(chuàng)建自定義密集層
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
微調(diào)——直覺
微調(diào) - 實施和評估
保存、加載和分類單個圖像
作業(yè)解決方案

第八章：用于情緒分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
攻擊計劃
導(dǎo)入庫和圖像
創(chuàng)建訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)集
構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
保存和加載模型
評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
對單個圖像進(jìn)行分類
對多個圖像進(jìn)行分類
對視頻中的情緒進(jìn)行分類
作業(yè)解決方案


第九章：汽車編碼
攻擊計劃
自編碼器 - 直覺
導(dǎo)入庫和數(shù)據(jù)集
可視化圖像
預(yù)處理圖像
構(gòu)建和訓(xùn)練線性自編碼器
編碼圖像
解碼圖像
編碼和解碼測試圖像
卷積汽車編碼器 1
卷積汽車編碼器 2
卷積汽車編碼器 3
卷積汽車編碼器 4
作業(yè)解決方案


第10章：使用 YOLO 進(jìn)行目標(biāo)檢測
攻擊計劃
YOLO——直覺
下載并編譯暗網(wǎng)
測試探測器
暗網(wǎng)和 GPU
閾值和 ext_output 參數(shù)
檢測視頻中的物體
作業(yè)解決方案

第11章：識別手勢和動作
攻擊計劃
手勢和動作識別——直覺
導(dǎo)入庫和圖像
加載預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
預(yù)測身體點數(shù) 1
預(yù)測身體點數(shù) 2
檢測圖像中的手勢
檢測視頻中的手勢 1
檢測視頻中的手勢 2
作業(yè)解決方案


第12章：谷歌Deep dream

攻擊計劃
Deep dream——簡述
加載 InceptionNet 網(wǎng)絡(luò)
加載和預(yù)處理圖像
獲取激活
計算損失
梯度上升 1
梯度上升 2
生成圖像
作業(yè)解決方案

第13章：Style transfer
攻擊計劃
Style transfer——簡述
加載 VGG19 網(wǎng)絡(luò)
加載和預(yù)處理圖像
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3
構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2
可視化結(jié)果
作業(yè)解決方案

第13章：GAN（生成對抗網(wǎng)絡(luò)）
攻擊計劃
GAN——直覺
加載數(shù)據(jù)集
構(gòu)建生成器 1
構(gòu)建生成器 2
構(gòu)建鑒別器
計算損失
訓(xùn)練 GAN 1
訓(xùn)練 GAN 2
作業(yè)解決方案

第14章：圖像分割
攻擊計劃
圖像分割——描述
下載存儲庫
導(dǎo)入庫
加載預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
檢測物體
去除背景 1
去除背景 2
視頻中的分割 1
視頻中的分割 2
作業(yè)解決方案

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