课程核心模块
1️⃣ 基础夯实
· 图像处理基础：滤波/边缘检测/特征提取（SIFT/SURF/ORB）
· OpenCV/Pillow实战：图像增强、几何变换、目标标注
2️⃣ 深度学习CV核心
· 分类任务：ResNet、EfficientNet、Vision Transformer
· 检测任务：Faster R-CNN、YOLO系列、DETR
· 分割任务：UNet、Mask R-CNN、Segment Anything（SAM）
· 关键点&姿态估计：HRNet、OpenPose
3️⃣ 前沿技术与工业优化
· 模型轻量化：知识蒸馏、剪枝、量化（部署到移动端/边缘设备）
· 自监督学习：对比学习（MoCo/SimCLR）
· 多模态应用：CLIP、Stable Diffusion图像生成
4️⃣ 项目实战
· 工业缺陷检测（半导体/纺织行业）
· 人脸识别与活体检测（金融级安全方案）
· 遥感图像分割（卫星/无人机数据）
· 医疗影像分析（CT/X光病灶识别）
适合人群
· 计算机/数学/电子相关专业学生，想进入AI视觉领域
· 算法工程师（转岗CV方向或技能提升）
· 希望独立完成计算机视觉项目的开发者