课程主页: https://www.coursera.org/learn/deteccion-objetos
在这个由Coursera提供的《对象检测》课程中，参与者将探索计算机视觉中的核心概念，学习如何检测和识别图像中的对象。课程从基本原理入手，通过一系列逐步深入的内容，使学习者能够理解并应用不同的方法来解决越来越复杂的应用场景。课程的结构非常清晰，特别适合计算机视觉领域的新手。
课程分为几个模块：
1. 对象检测简介：首先介绍了图像分析的基础知识，包括像素特征的设计，用于构建简单的检测器。通过解释相关性和卷积的方法，学习者将对图像的处理有更直观的理解。
2. 对象分类：这一部分讨论了窗口分类器的概念，利用LBP作为图像描述符和逻辑回归进行分类，从而引导学习者如何判断窗口中是否包含目标对象。
3. 对象检测：在这一周，课程着重于如何检测图像中的潜在对象候选者，并利用第二周学到的分类器进行分析。学习者还会了解如何准备学习和评估检测器所需的数据，以及如何客观评估检测器的性能。
4. 基于HOG/SVM的检测器：学习者将进一步探索使用HOG作为图像描述符的对象检测系统，结合支持向量机(SVM)进行分类。
5. 基于Haar/Adaboost的检测器：在这一部分，课程将介绍Haar特征的概念，并通过Adaboost训练一个分类器，形成一个完整的检测系统。
6. 高级技术：最后，课程将讨论一些用于检测阶段的先进技术，包括非整体模型、领域适应、卷积神经网络等，进一步拓展学习者的知识面。
总体而言，这个课程为那些希望在计算机视觉领域发展的人提供了坚实的基础，既有理论深度，也结合了实践技术，非常值得推荐。
课程主页: https://www.coursera.org/learn/deteccion-objetos