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主題

內(nèi)容

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第一天

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上午

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深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)

1、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)基本原理

2、深度學(xué)習(xí)模型與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

3、tensorflow和pytorch深度學(xué)習(xí)框架學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)模型

1、訓(xùn)練方法，特征空間，泛化能力；

2、分類與聚類，有監(jiān)督和無監(jiān)督，特征降維；

3、目標(biāo)檢測模型YOLOv5原理

4、視頻目標(biāo)檢測案例分析——車輛管理與收費(fèi)系統(tǒng)

1）視頻車牌識別

2）視頻車型識別

3）應(yīng)用程序總體流程和代碼詳解

視頻目標(biāo)檢測模型

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第一天

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下午

卡爾曼濾波基本原理

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1、矩陣形式狀態(tài)建模

2、外部影響與不確定性建模

3、五個基本方程

4、預(yù)測和更新過程

5、卡爾曼濾波的主要應(yīng)用

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下午

卡爾曼濾波在視頻目標(biāo)追蹤領(lǐng)域的應(yīng)用

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1、行人目標(biāo)追蹤案例學(xué)習(xí)

1）完整流程代碼解讀

2）模型參數(shù)調(diào)整和優(yōu)化

3）應(yīng)用程序部署方法

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