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计算机视觉实战
简介
查看课程
任务列表
第1任务: 1 背景与目标分析
第2任务: 2.1 直方图均衡化
第3任务: 2.2 图像增强
第4任务: 2.3 图像增强代码实现
第5任务: 3.1 模型结构搭建
第6任务: 3.2 模型训练
第7任务: 4 模型评估
第8任务: 1.1 案例背景介绍
第9任务: 1.2 数据介绍及案例目标
第10任务: 2.1 数据预处理步骤
第11任务: 2.2 数据读取
第12任务: 2.3 windowing方法的介绍
第13任务: 2.4 windowing方法实现
第14任务: 2.5 直方图均衡化
第15任务: 2.6 肿瘤部位的提取
第16任务: 2.7 保存数据
第17任务: 2.8 对所有病人数据做处理
第18任务: 3.1 定义图片生成器
第19任务: 3.2 图片增强实现
第20任务: 3.3 图片归一化
第21任务: 4.1 模型原理
第22任务: 4.2 模型搭建
第23任务: 4.3 模型编译
第24任务: 4.4 模型训练
第25任务: 5 模型评估与优化
第26任务: 1 案例背景
第27任务: 2 实验环境介绍
第28任务: 3 数据探索
第29任务: 4 掩膜图形二值化与图像切分
第30任务: 5 数据平衡
第31任务: 6 图像增强
第32任务: 7 图像批量预处理 04
第33任务: 8 unet神经网络模型的搭建
第34任务: 9 模型的训练和模型的测试
第35任务: 10 调用模型预测指定图片的掩膜图像
第36任务: 11 yolo-V3基本原理、源码分析及预处理
第37任务: 12 yolo-V3模型的训练和验证
第38任务: 1 案例背景
第39任务: 2 数据预处理
第40任务: 3 网络结构
第41任务: 4 生成器和判别器的构建
第42任务: 5 生成器和损失函数的构建
第43任务: 6 训练和小结
第44任务: 【下载】乳腺癌组织病理图像分类-配套资料
第45任务: 【下载】基于深度学习的肝脏肿瘤分割-配套资料
第46任务: 【下载】电力巡检智能缺陷检测-配套资料
第47任务: 【下载】人脸智能生成-配套资料
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张老师
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