目标检测
课程名称：计算机视觉 - 目标检测
课程大纲
第1周：课程介绍与基础知识
- 主题：计算机视觉简介
- 学习目标：理解计算机视觉的基本概念，深度学习在CV中的角色
- 阅读资源：《计算机视觉：算法与应用》
- 活动：讨论计算机视觉的历史和重要性
第2周：图像处理基础
- 主题：像素操作与图像增强
- 学习目标：掌握基本的图像处理工具和算法（如滤波、边缘检测）
- 资源：OpenCV教程 这里
- 实践：使用Python进行图像预处理
第3周：卷积神经网络（CNN）基础
- 主题：CNN原理与架构
- 学习目标：理解卷积层、池化层和激活函数的作用
- 资源：CS231n: Convolutional Neural Networks
- 讨论：CNN在目标检测中的应用案例
第4周：目标检测算法介绍
- 主题：R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN
- 学习目标：了解目标检测的几种经典方法
- 资源：目标检测论文综述
- 实践：代码实现R-CNN的基本流程
第5周：YOLO和SSD
第6周：深度学习框架实践
- 主题：TensorFlow或PyTorch实战
- 学习目标：使用深度学习框架训练目标检测模型
- 资源：TensorFlow教程或PyTorch教程
- 项目：选择一种框架，完成一个目标检测项目的训练和测试
第7周：评估与优化
- 主题：模型评估与性能提升
- 学习目标：理解评价指标（如mAP），并优化模型参数
- 资源：PASCAL VOC数据集
- 作业：分析并优化一个现有模型的性能
第8周：项目设计与展示
- 主题：设计一个实际应用场景的目标检测系统
- 学习目标：将所学知识应用于实际问题
- 任务：小组合作，设计并实现一个目标检测项目
- 小组报告：分享项目成果和经验
第9周：课程总结与未来展望
- 主题：回顾与行业趋势
- 学习目标：总结课程内容，了解AI发展前沿
- 资源：行业报告、论文集锦
- 讨论：未来计算机视觉和目标检测的发展趋势
通过这个课程，学生将掌握计算机视觉中的目标检测技术，具备理论知识和实践经验，能够独立开发和优化目标检测模型。