欢迎来到沉浸式的图像增强深度学习世界！在这门综合课程中，学生将使用 Python、Keras 和 TensorFlow 深入研究深度学习的前沿技术和实际应用。通过实践项目和理论讲座，参与者将学习如何使用最先进的深度学习模型来增强低光图像、降低噪音和提高图像清晰度。
Published 6/2024
Created by Karthik Karunakaran, Ph.D.
MP4 | Video: h264, 1280×720 | Audio: AAC, 44.1 KHz, 2 Ch
Genre: eLearning | Language: English | Duration: 37 Lectures ( 1h 14m ) | Size: 691 MB
主要学习目标：
- 了解深度学习的基础知识及其在图像增强中的应用。
- 探索使用 Python 库预处理和增强图像数据的实用技术。
- 实现图像增强任务的深度学习模型。
- 掌握使用Keras和TensorFlow框架构建和训练深度学习模型。
- 利用 Google Colab 在基于云的环境中无缝开发、训练和评估深度学习模型。
- 深入了解选择性核特征融合、空间和通道注意机制以及多尺度残差块等先进概念，以获得卓越的图像增强效果。
- 将学到的技术应用于现实场景和数据集，通过实践项目和作业磨练实践技能。
- 利用从课程中获得的实用技能和知识，为计算机视觉、图像处理和机器学习等领域的丰厚工作机会做好准备。
课程结束后，学生将具备使用深度学习技术和工具解决复杂图像增强任务的专业知识。凭借实践经验和理论知识，毕业生将有能力在需要图像处理和深度学习技术专业知识的行业中获得丰厚的工作机会。
你将会学到的
了解低光摄影面临的挑战和图像增强技术的重要性。
熟悉 LoL 数据集及其作为开发和评估低光图像增强算法的资源的作用。
了解如何在 Google Drive 中设置工作目录来组织项目文件和数据集。
获取有关 LoL 数据集的结构和内容的知识，包括训练、测试和验证集。
熟练使用 Python、Keras 和 Google Colab 实现低光图像增强算法。
探索技术，包括选择性核特征融合、空间和通道注意块、多尺度残差块和递归残差组。
了解自定义损失函数的概念和评估图像增强任务中模型性能的指标。
获得使用真实世界数据集训练、评估和微调低光图像增强深度学习模型的实践经验。
了解如何可视化和分析模型训练进度，包括各个时期的损失和性能指标。
培养部署训练模型的技能，以增强低光图像并生成具有视觉吸引力的结果。
此课程面向哪些人：
有兴趣学习 Python 编程来进行图像增强和低光摄影的个人。
攻读计算机科学、数据科学或相关领域的学生，重点关注图像处理和计算机视觉。
专业人士寻求提高图像增强技术方面的技能，特别是在低光摄影环境下的技能。
业余爱好者和发烧友热衷于摄影，并有兴趣探索在具有挑战性的光照条件下提高图像质量的技术。