计算机视觉编程达人训练营

编程环境搭建与工具精讲

掌握开发环境配置是编程实践的基础环节，课程详细演示Python解释器安装、虚拟环境创建、依赖库版本管理等关键操作。针对CUDA加速配置等难点进行专项突破，确保学员能够顺利搭建深度学习工作站。

计算机视觉核心技术模块

图像处理四维能力培养

• OpenCV图像采集与预处理
• Scikit-image特征工程构建
• TensorFlow/Keras模型部署
• PyTorch动态计算图应用

通过疲劳监测系统的完整开发流程，学员将掌握从数据标注、模型训练到部署落地的全链路技术。重点解析卷积核参数调优、池化层特征降维、激活函数选择等关键技术细节。

游戏AI开发实战解析

跑酷游戏智能体训练五阶段

1. 游戏画面帧数据采集
2. 动作指令标签化处理
3. CNN网络结构设计
4. 模型训练策略优化
5. 强化学习效果验证

在实战环节中，学员将亲手构建能够自主决策的游戏AI，理解图片通道分离、动作空间映射、奖励机制设计等核心概念。通过调整网络深度和超参数，观察模型性能的实时变化。

工业级项目开发实践

照片处理技术进阶路线

背景虚化项目涉及语义分割、边缘检测、景深模拟等多个技术领域。课程使用Google MediaPipe实现实时人像分割，结合Numpy进行矩阵运算优化，最终输出专业级摄影效果。

颜色空间转换原理精讲

通过Lab色彩空间转换项目，深入解析通道分离、色域映射、直方图均衡化等技术细节。学员将掌握将黑白照片转换为彩色图像的核心算法，并理解自动编码器在图像修复中的应用。

异常检测技术创新应用

在工业质检场景中，课程演示如何构建基于深度学习的缺陷检测系统。通过对比传统统计方法与自动编码器的检测效果，帮助学员建立模型选择的标准体系。

检测算法效果对比