第一周
卷积神经网络简介
卷积的应用：
图像分类
图像识别
图像风格迁移（图像合成）
边缘检测案例
垂直边缘检测器
padding
就是将图像边缘补充，方便滤波器处理
卷积步长
通过改变步长，卷积后图像大小变化
三维卷积
多个滤波器联合，完成不同检测
单层卷积神经网络
表达方式：
简单卷积神经网络简介
池化层
最大池化
为什么使用卷积
1、节约计算量
2、参数少，更容易更新参数
第二周
经典网络
LeNet-5 1998
AlexNet 2012
VGG-16
残差网络
远程连接 避免梯度消失 爆炸
用于训练深度网络
残差网络为什么有用
1*1 网络卷积
Inception网络简介
迁移学习
冻结部分网络参数
数据扩充
镜像
随机裁剪
通道颜色整体改变
计算机视觉现状
第三周
目标定位
特征点检测
目标检测
卷积的滑动窗口实现
bounding Box预测
交并比
评价目标检测算法好坏
非极大值抑制
Anchor boxes
yolo算法
候选区域·
第四周
什么是人脸识别
siamese网络
triplet损失
面部验证与二分类
什么是深度卷积网络
转载：https://blog.csdn.net/weixin_42376458/article/details/116377517
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