バーチャルコース「オブジェクト検出 - バーチャルコース - Coursera」は、さまざまなコンテンツのコースで、 からビデオ授業を提供しています。 その重要な機能を確認し、オレンジ色のボタンをクリックして、Coursera e-Learning プラットフォームの詳細情報を確認してください。
コンピュータビジョンに興味がありますか? 画像内のオブジェクトを検出および認識するために使用できる方法を知りたいですか? このコースでは、画像内のオブジェクトの検出と認識のための自動システムの基本原理を紹介します。 コース全体を通して、ますます複雑化するアプリケーションケースに対処できるようにするさまざまな表現方法と分類方法を分析します。 コースの内容は、基本的なオブジェクトの検出と認識のスキームから構成されており、特徴と画像表現を抽出するさまざまな方法と、画像を分類してすべてのインスタンスを見つけるためのさまざまな代替方法の両方を紹介するガイドとして機能します。画像。 シラバスには、画像形成、畳み込み、および輪郭検出への応用、領域特性、画像記述子 (ローカル バイナリ パターン、方向勾配のヒストグラム、ハール特性) およびさまざまな分類方法 (線形分類器、サポート ベクター マシン、Adaboost、ランダム分類) の基本概念が含まれています。フォレスト、畳み込みニューラル ネットワーク)。 コースを修了すると、次のことができるようになります。 • 共通の基本的なスキームから、画像内のオブジェクトの検出と認識のさまざまな問題に適合したソリューションを設計する。 • 画像の記述と分類のための主なテクニックを知る。 • ツールを知る。実際のオブジェクトの検出および認識アプリケーションの開発を可能にするため、複数のアプリケーションで独自のオブジェクト検出および認識システムを開発できます。 このコースは、コンピューター サイエンス、エンジニアリング、または数学に関連する学位を取得している大学生と、コンピューター ビジョン技術を使用して画像から情報を抽出する方法を学習することに関心のあるプログラミングの知識を持つ他の学生の両方を対象としています。 開始: 1 年 2015 月 XNUMX 日
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