Contenuti del Corso

Fondamenti di Computer Vision

1. Introduzione alla Computer Vision

Che cos'è la computer vision?Fondamenti dell'Elaborazione delle Immagini Algebra Lineare per la Manipolazione delle Immagini

2. Elaborazione delle Immagini con OpenCV

Trasformazioni di Base Trasformata di Fourier Filtri Passa Basso e Passa Alto Riduzione del Rumore e Levigatura Equalizzazione dell'Istogramma Tecniche di Super-Risoluzione Rilevamento dei Bordi Rilevamento di Angoli e Blob

3. Reti Neurali Convoluzionali

Introduzione alle Reti Neurali Convoluzionali Strati di Convoluzione Strati di Pooling Appiattimento Funzioni di Attivazione Panoramica Dei Modelli Cnn Più Diffusi Sfida: Costruzione di una CNN

4. Rilevamento Oggetti

Localizzazione degli Oggetti Rilevamento Oggetti Previsioni del Riquadro di Delimitazione Intersezione su Unione (IoU) e Metriche di Valutazione Soppressione Non Massima (NMS)Anchor Box Panoramica del Modello YOLO Sfida: Rilevamento Oggetti con Modello Personalizzato e YOLO

5. Panoramica degli Argomenti Avanzati

Apprendimento Trasferito nella Visione Artificiale Panoramica sul Riconoscimento Facciale Panoramica della Generazione di Immagini

Che cos'è la computer vision?

Le applicazioni reali della visione artificiale includono:

La visione artificiale comprende una varietà di compiti che permettono alle macchine di comprendere ed elaborare dati visivi in modo efficace:

Classificazione delle immagini;
Rilevamento degli oggetti;
Segmentazione delle immagini;
Riconoscimento di volti e persone;
Rilevamento dei bordi;
Ripristino delle immagini;
Ricostruzione della scena tramite matching;
Analisi del movimento nei video.

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Sezione 1. Capitolo 1

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