2025-02-11 手机 0
理论与框架
在开始机器视觉的学习之旅之前，首先需要掌握其理论基础。包括图像处理、计算机视觉的基本概念、算法原理等。这部分内容是后续实践工作不可或缺的一环。通过深入理解这些理论知识，可以更好地指导我们的实践操作，避免在实际应用中出现误解和错误。
数据预处理
数据预处理是机器视觉领域中的一个重要步骤，它直接影响着模型训练的效果。在这一部分，我们将学习如何对图像数据进行清洗、增强、标准化等操作，以确保模型能够得到高质量、高效率的训练。此外，还会涉及到数据增强技术，这对于提升模型泛化能力至关重要。
模型选择与设计
选择合适的模型结构对于提升识别准确性至关重要。在这个过程中，我们将探讨常见的卷积神经网络（CNN）及其变体，以及其他类型如循环神经网络（RNN）、自编码器（AE）等不同类型网络结构。同时，我们还会了解如何根据具体问题定制自己的模型，并且学会如何评估和优化它们。
训练与调参
这部分内容主要围绕如何有效地训练模型以及调整超参数展开。包括但不限于优化算法选择、批量大小设置、大、小批量更新策略以及正则项使用等。此外，也会介绍一些常用的自动调参工具和方法，如Grid Search、二次搜索贝叶斯优化（Bayesian Optimization）、随机搜索等，以便更快速地找到最佳参数组合。
应用案例分析
最后，不同行业领域如医疗影像诊断、车辆检测、新品上市检测等，都有不同的需求和挑战。在此阶段，我们将通过实际案例分析来加深对所学知识的理解，同时也能为未来的职业生涯打下坚实基础。这不仅锻炼了我们的解决问题能力，也让我们更加明确自己未来可能面临的问题所需具备哪些技能。
