欢迎来到计算机视觉课程

欢迎来到《计算机视觉》教程

本教程是一个基于 PyTorch 的计算机视觉课程，适合希望深入学习深度学习技术、掌握计算机视觉方法，并使用 PyTorch 构建神经网络的学习者。

本教程分为如下部分：

1、Python基础：在这部分中，我们将学习Python的环境搭建，介绍编程的核心概念，包括基础语法与数据类型、运算符，控制语句、函数与模块的使用，以及面向对象编程。帮助大家理解和掌握Python的基础编程技能，为后续的图像处理与机器学习算法的实现奠定基础。通过这一阶段的学习，我们将能够编写简单Python代码，并理解其在实际应用中的逻辑和结构。

2、Numpy、Pandas、Matplotlib等库的使用：在本部分中，我们将学习如何安装模块。学习Numpy中的ndarray数据结构，以及Numpy中的常用函数。学习Pandas中的DataFrame，Series等概念，以及Pandas中常用的统计函数。我们还将学习如何使用Matplotlib绘制各种各样的图表。

3、基于OpenCV的数字图像处理：在这部分中，我们将学习如何使用Opencv读取图片，以及图片在Python程序中是如何表示的，我们还将学习如何对图片进行操作，学习Sobel算子、Laplacian算子、Canny算子这3种边缘检测的算法。

4、机器学习基础：在本部分的机器学习基础教学中，我们将学习机器学习的核心概念和基础算法。课程内容包括数据预处理、特征提取、监督学习与无监督学习的基本原理，以及常见算法如线性回归、逻辑回归、支持向量机、K近邻算法和K均值聚类的详细讲解。通过学习这些机器算法的理论，为后面深入学习深度学习和计算机视觉技术打下坚实基础。

5、深度学习：在这部分中，我们将学习神经网络的基础，我们将构建一个神经网络，并训练一个小型的演示数据集，我们将学习学习率（Learning Rate）、数据集大小（Batch Size）等各种超参数如何影响模型的预测效果，以及如何提高模型预测的准确率。

6、图像分类：在这部分中，我们将学习卷积神经网络，迁移学习（transfer learning），我们将介绍VGG16模型，并利用预训练的VGG16模型进行图片分类。

7、图像检测：在这部分中，我们将学习图片分类的基础，理解区域选取（region proposals）原理，理解交并比（Intersection over Union）的概念，使用R-CNN（region-based convolutional neural network）来进行对象检测。

8、语义分割：在这部分中，我们将学习，U-Net模型的原理，以及如何使用U-Net模型来进行像素级分类。

9、图像生成：在这部分中，我们将学习变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（Generative adversarial networks）的基础原理，并给大家介绍Stable diffusion的基本用法。