計算機視覺實踐教程：基於PyTorch

謝源，工學博士，現任華東師範大學教授、博士生導師（兼聘上海創智學院），國家自然科學基金優秀青年科學基金獲得者，深耕計算機視覺與機器學習領域。

第0章 計算機視覺實踐基礎
0.1 實踐軟件安裝與環境設置
0.2 深度學習編程基礎
0.3 Python圖像處理編程基礎
0.4 深度學習編程樣例
第1章 軟件環境安裝及圖像顯示
1.1 實踐1：軟件環境安裝及圖像顯示
1.2 概念知識基礎
1.3 實踐過程引導與討論
1.4 實踐問題思考
第2章 濾波處理與多層特征表達
2.1 實踐2：濾波處理與多層特征表達
2.2 概念知識基礎
2.3 實踐過程引導與討論
2.4 實踐問題思考
第3章 圖像特征提取與可視化
3.1 實踐3：圖像特征提取與可視化
3.2 概念知識基礎
3.3 實踐過程引導與討論
3.4 實踐問題思考
第4章 圖像特征對應與對齊
4.1 實踐4：圖像特征對應與對齊
4.2 概念知識基礎
4.3 實踐過程引導與討論
4.4 實踐問題思考
第5章 二值圖像的特征計算
5.1 實踐5：二值圖像的特征計算
5.2 概念知識基礎
5.3 實踐過程引導與討論
5.4 實踐問題思考
第6章 圖像分割
6.1 實踐6：圖像分割
6.2 概念知識基礎
6.3 實踐過程引導與討論
6.4 實踐問題思考
第7章 語義分割
7.1 實踐7：語義分割
7.2 概念知識基礎
7.3 實踐過程引導與討論
7.4 實踐問題思考
第8章 紋理特征計算
8.1 實踐8：紋理特征計算
8.2 概念知識基礎
8.3 實踐過程引導與討論
8.4 實踐問題思考
第9章 攝像機模型參數恢覆
9.1 實踐9：攝像機模型參數恢覆
9.2 概念知識基礎
9.3 實踐過程引導與討論
9.4 實踐問題思考
第10章 光流計算
10.1 實踐10：光流計算
10.2 概念知識基礎
10.3 實踐過程引導與討論
10.4 實踐問題思考
第11章 三維重建技術
11.1 實踐11：三維重建技術
11.2 概念知識基礎
11.3 實踐過程引導與討論
11.4 實踐問題思考
第12章 傳統目標識別技術
12.1 實踐12：傳統目標識別技術
12.2 概念知識基礎
12.3 實踐過程引導與討論
12.4 實踐問題思考
第13章 傳統目標跟蹤技術
13.1 實踐13：傳統目標跟蹤技術
13.2 概念知識基礎
13.3 實踐過程引導與討論
13.4 實踐問題思考
第14章 智能目標識別與跟蹤
14.1 實踐14：智能目標識別與跟蹤
14.2 概念知識基礎
14.3 實踐過程引導與討論
14.4 實踐問題思考
第15章 點雲語義分割
15.1 實踐15：點雲語義分割
15.2 概念知識基礎
15.3 實踐過程引導與討論
15.4 實踐問題思考
第16章 點雲三維重建
16.1 實踐16：點雲三維重建
16.2 概念知識基礎
16.3 實踐過程引導與討論
16.4 實踐問題思考
第17章 視覺語言模型
17.1 實踐17：視覺語言模型
17.2 概念知識基礎
17.3 實踐過程引導與討論
17.4 實踐問題思考
第18章 實踐參考代碼及解析
18.1 實踐1
18.2 實踐2
18.3 實踐3
18.4 實踐4
18.5 實踐5
18.6 實踐6
18.7 實踐7
18.8 實踐8
18.9 實踐9
18.10 實踐10
18.11 實踐11
18.12 實踐12
18.13 實踐13
18.14 實踐14
18.15 實踐15
18.16 實踐16
18.17 實踐17