课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow
在当今的人工智能时代，计算机视觉已经成为了一个热门的领域。最近，我参加了Coursera上名为《高级计算机视觉与TensorFlow》的课程，并希望与大家分享我的学习体验和对该课程的推荐。
首先，这个课程覆盖了图像分类、图像分割、目标定位和目标检测等多个重要主题。通过应用迁移学习，您将能够掌握如何进行目标定位和检测，甚至可以使用自己的图像构建模型。课程中有趣的部分是，您将使用所谓的“橡皮鸭”图像，这让学习变得更加生动有趣。
### 课程概述
课程分为几个主要模块：
1. **计算机视觉入门** – 在这一部分，您将对图像分类、对象定位、对象检测和图像分割有一个清晰的概念了解。此外，您将能够描述多标签分类，并区分语义分割和实例分割。
2. **目标检测** – 本周，您将了解一些流行的目标检测模型，如区域卷积神经网络（regional-CNN）和ResNet-50。课程的设计允许您从TensorFlow Hub获取对象检测模型，配置并训练这些模型，以及构建自定义模型来进行对象检测。
3. **图像分割** – 本周的重点是利用全卷积神经网络（FCN）进行图像分割。您将构建U-Net和Mask R-CNN，识别和检测包括数字、宠物，甚至“僵尸”的对象。
4. **可视化与解释性** – 学习模型解释性的重要性将是这一周的内容。您将实现类激活图、显著性图和梯度加权类激活图，来识别模型在做出预测时所依据的图像部分。
### 总结与推荐
透过这一课程的学习，我不禁感到自己在计算机视觉领域进步了许多。课程的实践环节设计合理，让我真正体验到了构建深度学习模型的流程。我强烈推荐这门课程给所有希望深入了解计算机视觉的学习者，无论是初学者还是有一定基础的开发者，都能从中受益匪浅。
希望我的分享能对你选择合适的学习课程有所帮助！祝大家学习愉快！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/advanced-computer-vision-with-tensorflow