Computer Vision with Deep Learning

Teknik object tracking: optical flow, meanshift, camshift, dan multi-object tracking dalam video.

1. 1Object Tracking dengan OpenCV Bagian 1Gratis
2. 2Object Tracking dengan OpenCV Bagian 2
3. 3Object Tracking dengan OpenCV Bagian 3

Pengenalan deep learning untuk computer vision: dari fully connected ke convolutional layers, dan konsep feature learning.

1. 1Pengantar DL untuk CV Bagian 1Gratis
2. 2Pengantar DL untuk CV Bagian 2
3. 3Pengantar DL untuk CV Bagian 3

Gradient descent secara mendalam, klasifikasi digit MNIST, dan membangun model CNN pertama dengan Keras.

1. 1Gradient Descent, MNIST, Keras Bagian 1Gratis
2. 2Gradient Descent, MNIST, Keras Bagian 2
3. 3Gradient Descent, MNIST, Keras Bagian 3
4. 4Gradient Descent, MNIST, Keras Bagian 4

CNN lanjutan: arsitektur populer, training dengan custom dataset, dan object detection real-time menggunakan YOLO.

1. 1CNN, Custom Images, YOLO Bagian 1Gratis
2. 2CNN, Custom Images, YOLO Bagian 2
3. 3CNN, Custom Images, YOLO Bagian 3
4. 4CNN, Custom Images, YOLO Bagian 4

Latihan dan project portfolio CV deep learning: bangun sistem computer vision end-to-end dengan CNN dan YOLO.

1. 1Exercise & Project Portfolio 14