SL-计算机视觉应用基础资源介绍:
计算机视觉是当下人工智能产业落地最广泛的领域，深度学习已成为其大多数细分方向研究的标配方法。这也导致了相当一部分计算机视觉的入门者，一上来就只关注深度学习及相应的开源代码，但他们终究会发现自己对于进一步创新步履维艰，究其原因在于基础不扎实甚至空缺。
一个领域的发展是在前人的研究成果上不断创新的，而经典方法是整个领域发展脉络的节点，也是不断创新的根基。通过这门课程大家能够掌握图像分割、目标跟踪、目标检测三大主流方向的经典方法与思想精髓，融会贯通。
资源目录:
第1节:课程介绍
第1章:图像分割:基于统计模型的图像分割
第2章:图像分割:基于主动轮廓的图像分割
第3章:图像分割:基于水平集的图像分割
第4章:图像分割:交互式图像分割
第5章:图像分割:基于模型的运动分割
第6章:目标跟踪:基于光流的点目标跟踪
第7章:目标跟踪:基于均值漂移的块目标跟踪
第8章:目标跟踪:基于粒子滤波的目标跟踪
第9章:目标跟踪:基于核相关滤波的目标跟踪
第10章检测识别:—般目标检测识别之特征
第11章检测识别:—般目标检测识别之分类器
第12章检测识别:基于模型拟合的目标检测
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