基于OpenCV最新版本OpenCV4开始，从基础开始，详解OpenCV核心模块Core、Imgproc、video analysis核心API与相关知识点，讲解从图像组成，像素操作开始，一步一步教你如何写代码，如何用API解决实际问题，从图像处理到视频分析，涵盖了计算机视觉与OpenCV4中主要模块的相关知识点，穿插大量工程编程技巧与知识点与案例，全部课程的PPT课件与源码均可以下载。部分课程内容运行截图：
2021-07-07 15:54:29
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迁移学习是计算机视觉的一个基石，然而对于体系结构与迁移之间的关系的研究却很少。现代计算机视觉研究中的一个隐含假设是，执行图像的模式必须是其他视觉任务的模式。然而，这一假设从未得到系统的检验。在这里，我们比较了16个分类网络在12个图像分类数据集上的性能。我们发现，当网络被用作固定的特征抽取器或微调时，ImageNet精度和传输精度之间有很强的相关性（r分别为0.99和0.96）。在前一种情况下，我们发现这种关系对网络在ImageNet上的训练方式非常敏感；许多常见的正则化形式略微提高了ImageNet的精度，但产生倒数第二层特征，这对于迁移学习来说要差得多。此外，我们还发现，在两个小的细粒度图像分类数据集上，对ImageNet的预训练提供的益处微乎其微，表明从ImageNet学习的特征不能很好地转化为细粒度任务。总之，我们的结果表明，ImageNet体系结构在数据集上通用性很好，但是ImageNet的特性没有以前建议的那么通用。
2021-06-29 09:09:19
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科大《高级图像处理》课程教材，图像处理入门推荐冈萨雷斯的《数字图像处理》《数字图像处理(第3版)(英文版)》和对应的Matlab版本。一本讲基础的理论，一本讲怎么用Matlab实现。最好能在短时间内（一个月？）通读一边，知道一些基本的概念（image representation，image filtering )。个人感觉，作为入门，一定要容易快速上手，纠结太多语言上的实现（例如用OpenCV来学习）会分散很多精力，导致掌握不了基本思想。
2021-06-24 23:59:35
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计算机组成原理课程，第八章 人工智能系统
8.1 什么是人工智能
8.2 人工智能的研究方法
8.3 人工智能的研究与应用领域
2021-05-31 14:02:31
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