学习图像识别处理，想在数据分析竞赛中取得较高的排名，看了《深度学习技术图像处理入门》电子书，一边看电子书一边做标记，对配套的代码也做了测试，收获颇多。
从机器学习、图像处理的基本概念入手，逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。
学习理论后做实验，使用卷积神经网络进行端到端学习，构建深度卷积神经网络，使用循环神经网络改进模型，评估模型，测试模型。最关键的是可以将模型运用于实战之中，将深度学习模型导入到工程中，数据类型转换函数，实施CAM可视化，这是我最需要的。
视觉和图形学真是一家，基础都一样！
正在看《视觉SLAM十四讲》电子书，代码很清晰！Particle Filtering，KF,EKF, Batch Optimization, Lie Group，ICP。IMU-SLAM和Semantic SLAM是AR的未来。
VO 关心的是相邻图像间的运动关系（图像特征提取与匹配）。后端主要是去噪（滤波和非线性优化）。回环检测主要解决随时间漂移问题（记忆）。Mapping 是构建地图（度量地图，拓扑地图）。
现在两本电子书同时看，做笔记，调试代码，学习图像处理、cv计算机视觉中常用的一些算法，这些方法有的简单，有的虽然比较复杂点，但是非常实用，一方面可以学会应用，另一方面可以写论文也有用。
整理收集的图像识别、计算机视觉方面的学习电子资料供大家可以学习参考:
https://www.yuque.com/baibinng/ctyewg/lyrsyg
学习积累，实战训练，每天都在进步！
标签：入门,模型,学习,SLAM,图像处理,深度,视觉 来源： https://www.cnblogs.com/zhoulong2/p/12231692.html
本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享； 2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关； 4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除； 5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。