DL-CVMarathon
An Online Flipped Classroom relating to deep learning and computer vision.
Course Content
Part01：基礎影像處理
- Day 1 OpenCV 簡介 + 顯示圖片
- Day 2 Color presentation 介紹 (RGB, LAB, HSV)
- Day 3 顏色相關的預處理 (改變亮度, 色差)
- Day 4 以圖片為例做矩陣操作 (翻轉, 縮放, 平移)
- Day 5 透過 OpenCV 做圖並顯示 (長方形, 圓形, 直線, 填色)
- Day 6 affine transformation 概念與實作
- Day 7 perspective transformation 概念與實作
- Day 8 Filter 操作 (Sobel edge detect, Gaussian Blur)
- Day 9 SIFT 介紹與實作 (feature extractor)
- Day 10 SIFT 其他應用 (keypoint matching)
Part02：電腦視覺深度學習基礎
- Day 11 CNN 分類器架構：卷積層
- Day 12 CNN 分類器架構：步長、填充
- Day 13 CNN 分類器架構：池化層、全連接層
- Day 14 CNN 分類器架構：Batch Normalization
- Day 15 訓練一個 CNN 分類器：Cifar10 為例
- Day 16 如何使用Data Augmentation
- Day 18 VGG16 and 19
- Day 19 InceptionV1-V3
- Day 20 ResNetV1-V2、InceptionV4、Inception-ResNet
- Day 21 Transfer learning
- Day 22 Breaking Captchas with a CNN
Part03：CNN應用案例學習
- Day 23 Object detection原理
- Day 25 Region Proposal、IOU概念
- Day 26 RPN架構介紹
- Day 27 Bounding Box Regression原理
- Day 28 Non-Maximum Suppression (NMS)原理
- Day 29~31 程式導讀、實作
- Day 32 YOLO 簡介及算法理解
- Day 33 YOLO 細節理解 - 網路輸出的後處理
- Day 34 YOLO 細節理解 - 損失函數
- Day 35 YOLO 細節理解 - 損失函數程式碼解讀
- Day 36 YOLO 細節理解 - 網路架構
- Day 39 使用 YOLOv3 偵測圖片及影片中的物件
- Day 40 更快的檢測模型 - tiny YOLOv3