简介
欢迎来到计算机视觉高级主题！本教程将深入讲解深度学习模型、目标检测算法及图像分割技术。🎯
如需了解基础概念，可点击 计算机视觉基础教程 先行学习。
核心技术
1. 卷积神经网络 (CNN)
- 通过多层卷积提取图像特征 🔍
- 常见架构：LeNet, VGG, ResNet
2. 目标检测
- YOLO：实时检测，适合应用场景 ⏱️
- Faster R-CNN：高精度检测，但计算成本较高 💡
3. 图像分割
- 语义分割：区分图像中每个像素的类别 🧩
- 实例分割：进一步定位物体边界 📐
应用案例
- 人脸识别：结合深度学习与传统图像处理 🖼️
- 自动驾驶：实时图像分析与决策支持 🚗
- 医学影像分析：辅助疾病诊断与病变区域识别 🩺
学习资源
- OpenCV官方文档：图像处理工具库 🛠️
- PyTorch计算机视觉教程：实战代码示例 📈
- 深度学习书籍推荐：扩展阅读 📚
小贴士
🔧 建议：掌握数学基础（如线性代数、概率论）能显著提升学习效率！
💡 提示：尝试使用预训练模型进行迁移学习，节省训练时间 🚀
如需进一步探索，请访问 计算机视觉进阶课程 获取系统化学习路径！