電腦視覺與深度學習馬拉松（舊版）

D23

Object detection原理

了解Object Detection出現的目的與基本設計原理

D24

Object detection基本介紹、演進

了解Object Detection一路發展下來，是如何演進與進步

D25

Region Proposal、IOU概念

IOU是貫穿Object Detection的一個重要觀念，了解如何計算IOU對了解Object Detection中許多重要步驟會很有幫助

D26

RPN架構介紹

RPN是Faster RCNN成功加速的關鍵，了解RPN便能深入認識Faster RCNN

D27

Bounding Box Regression原理

所有的Object Detection模型都需要做Bounding Box的Regression，了解其是如何運作的能幫助我們更認識Object Detection

D28

Non-Maximum Suppression (NMS)原理

所有的Object Detection模型都有Non Maximum Suppression的操作，了解其是如何運作的能幫助我們更認識Object Detection

D29 - D31

程式導讀、實作

了解如何搭建一個SSD模型

D32

YOLO 簡介及算法理解

了解 YOLO 的基本原理

D33

YOLO 細節理解 - 網路輸出的後處理

理解網路輸出的後處理，執行nms的過程

D34

YOLO 細節理解 - 損失函數

認識YOLO損失函數設計架構與定義

D35

YOLO 細節理解 - 損失函數程式碼解讀

講解YOLO損失函數程式碼

D36

YOLO 細節理解 - 網路架構

了解YOLO網絡架構的設計與原理

D37

YOLO 細節理解 - 網路架構程式碼解讀

講解YOLO網絡架構程式碼

D38

YOLO 演進

簡單了解 YOLO 的演進

D39

使用 YOLOv3 偵測圖片及影片中的物件

了解如何基於現有的 YOLOv3 程式碼客制化自己的需求

D40

更快的檢測模型 - tiny YOLOv3

了解如何使用 tiny YOLOv3 來滿足對檢測速度的需求

D41

訓練 YOLOv3

了解如何訓練 YOLOv3 檢測模型

1. 基礎影像處理

OpenCV 簡介 + 顯示圖片

Color presentation 介紹 (RGB, LAB, HSV)

顏色相關的預處理 (改變亮度, 色差)

以圖片為例做矩陣操作 (翻轉, 縮放, 平移)

透過 OpenCV 做圖並顯示 (長方形, 圓形, 直線, 填色)

affine transformation 概念與實作

perspective transformation 概念與實作

Filter 操作 (Sobel edge detect, Gaussian Blur)

SIFT 介紹與實作 (feature extractor)

SIFT 其他應用 (keypoint matching)

2. 電腦視覺深度學習基礎

CNN分類器架構：卷積層

CNN分類器架構：步長、填充

CNN分類器架構：池化層、全連接層

CNN分類器架構：Batch Normalization

訓練一個CNN分類器：Cifar10為例

如何使用Data Augmentation

深度學習理論與實作：Classic CNN Backbone

InceptionV1-V3

ResNetV1-V2、InceptionV4、Inception-ResNet

Transfer learning

Breaking Captchas with a CNN

3. CNN 應用案例學習

Object detection原理

Object detection基本介紹、演進

Region Proposal、IOU概念

RPN架構介紹

Bounding Box Regression原理

Non-Maximum Suppression (NMS)原理

程式導讀、實作

YOLO 簡介及算法理解

YOLO 細節理解 - 網路輸出的後處理

YOLO 細節理解 - 損失函數

YOLO 細節理解 - 損失函數程式碼解讀

YOLO 細節理解 - 網路架構

YOLO 細節理解 - 網路架構程式碼解讀

YOLO 演進

使用 YOLOv3 偵測圖片及影片中的物件

更快的檢測模型 - tiny YOLOv3

訓練 YOLOv3

4. 電腦視覺深度學習實戰

人臉關鍵點-資料結構簡介

人臉關鍵點-檢測網路架構

訓練人臉關鍵點檢測網路

人臉關鍵點應用

Mobilenet

Ｍobilenetv2

Tensorflow Object Detection API

5. 期末專題

期末專題