AI Engineering · 第 5 章 计算机视觉
章节摘要:本章对应原课程「04-computer-vision」,属「第一篇·深度学习」。让机器看懂图像——CNN、检测、分割、生成。本章共 28 节,前置依赖为「第4章」。视觉是 AI 最成熟的感知通道,从卷积到扩散一路都是手工实现。 本章将带你逐节吃透这一领域的核心概念,并尽量从零手工实现,再用主流框架对比验证。
学习目标
阅读完本章,你应当能够:
- 理解计算机视觉在整个 AI 工程体系中的定位(让机器看懂图像——CNN、检测、分割、生成)。
- 掌握本章 28 节覆盖的核心概念与算法。
- 能够从零实现本章的关键模型/机制,并用框架对比验证。
- 说清本章与前后章节的依赖关系(前置:第4章)。
- 识别本章主题在生产实践中的常见应用与陷阱。
注:具体学习目标将在各子节汉化时细化为可考核的能力点。
核心概念速览
视觉是 AI 最成熟的感知通道,从卷积到扩散一路都是手工实现。
注:本章的 Mermaid 概念图将在支柱页完善时替换为本章核心架构/流程图(基于原 Phase README 与首节内容绘制)。
子章节导航
01 Image Fundamentals — Pixels, Channels, Color Spaces
02 Convolutions from Scratch
03 CNNs — LeNet to ResNet
04 Image Classification
05 Transfer Learning & Fine-Tuning
06 Object Detection — YOLO from Scratch
07 Semantic Segmentation — U-Net
08 Instance Segmentation — Mask R-CNN
...(本章共 28 节,详见原项目 phases/04-computer-vision/)
子章节之间的逻辑关系
本章共 28 节,按原课程的编号顺序递进。详细的逻辑关系图将在支柱页完善时补充(基于各节的依赖与铺垫关系)。
本章第 01 节 ... ──► 第 28 节
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下一章(第 6 章)
前置知识与后续延伸
前置知识:
本章为后续章节奠定的基础:
- 见原课程 README 的 Phase 依赖图(原项目根 README.md)。
本章支柱页为骨架初稿,各板块将在对应章节汉化推进时细化。原英文内容位于 phases/04-computer-vision/,每节正文为 docs/en.md,汉化状态见「教程规划.md」的待汉化清单。
作者与出处
原作者:Rohit Gupta
来源:rohitg00
许可证:MIT
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