课程简介

计算机视觉是当下人工智能产业落地最广泛的领域，深度学习已经成为其大多数细分方向研究的标配方法，这也导致了相当一部分计算机视觉的入门者一上来就只关注深度学习及相应的开源代码，但他们终究会发现自己对于进一步创新步履维艰，究其原因在于基础不扎实甚至空缺~

把握问题的本质，理解经典方法的思想精髓，举一反三。

学完本门课程您将要收获：熟悉 2D 计算机视觉主流方向的发展脉络，深入理解图像分割，目标跟踪与检测识别的任务本质，掌握可解释方法的思想精髓。

课程目录

第1章: 图像分割：基于统计模型的图像分割
第2章: 图像分割：基于主动轮廓的图像分割
第3章: 图像分割：基于水平集的图像分割
第4章: 图像分割：交互式图像分割
第5章: 图像分割：基于模型的运动分割
第6章: 目标跟踪：基于光流的点目标跟踪
第7章: 目标跟踪：基于均值漂移的块目标跟踪
第8章: 目标跟踪：基于粒子滤波的目标跟踪
第9章: 目标跟踪：基于核相关滤波的目标跟踪
第10章: 检测识别：一般目标检测识别之特征
第11章: 检测识别：一般目标检测识别之分类器
第12章: 检测识别：基于模型拟合的目标检测