计算机视觉项目实战课程（人脸识别/目标检测）
培训对象：
AI算法工程师；图像算法开发者；计算机视觉应用开发人员；以及希望掌握人脸识别与目标检测项目实战经验的技术人员。
培训目标：
使学员全面掌握计算机视觉核心任务（人脸识别、目标检测）的主流算法与工程实现。精通人脸检测、人脸对齐、人脸特征提取、人脸比对的全流程技术。掌握YOLO、Faster R-CNN等目标检测算法的原理与实战调优。具备独立完成工业级人脸识别系统与目标检测系统的开发、评估与部署能力。
培训内容介绍：
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计算机视觉任务概述：讲解计算机视觉的核心任务（图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别）及应用场景（安防、自动驾驶、工业质检）。介绍项目开发全流程与评估体系。
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OpenCV图像处理基础：学习OpenCV的安装与使用，掌握图像读写、颜色空间转换、几何变换、图像滤波、边缘检测、形态学操作等基础技能。
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人脸检测技术：讲解传统人脸检测方法（Haar Cascade、HOG+SVM）与深度学习方法（MTCNN、RetinaFace）。实战基于MTCNN的人脸检测与关键点定位。
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人脸对齐与预处理：学习基于关键点的人脸对齐方法（相似变换、仿射变换）。掌握人脸图像的光照归一化、尺寸归一化、质量评估技术。
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人脸特征提取：讲解人脸识别中的特征表示方法，从传统LBP、HOG到深度学习特征。深入理解FaceNet、ArcFace、CosFace等损失函数的原理。
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人脸识别系统实战：构建完整的人脸识别系统，包括人脸检测、特征提取、特征库构建、人脸比对（1:1验证、1:N识别）。掌握识别阈值设定与性能评估（准确率、召回率、FAR、FRR）。
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目标检测算法演进：梳理目标检测算法发展脉络，对比分析两阶段（R-CNN系列）与单阶段（YOLO系列、SSD）检测器的差异。
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YOLOv8目标检测实战：深入讲解YOLOv8的网络架构、损失函数与训练策略。学习使用YOLOv8进行自定义数据集的目标检测训练、验证与推理。
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Faster R-CNN原理与实战：讲解Faster R-CNN的RPN网络、ROI Pooling、多任务损失函数。实战基于Detectron2或MMDetection的Faster R-CNN模型训练。
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目标检测模型评估与优化：学习mAP、IOU、FPS等评估指标的计算与解读。掌握目标检测模型的调优技巧（数据增强、锚框优化、NMS阈值调整、多尺度训练）。
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迁移学习与模型轻量化：学习使用预训练模型进行迁移学习，加速项目开发。掌握模型剪枝、量化、知识蒸馏等轻量化技术，实现目标检测模型在边缘设备的部署。
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完整项目实战：从数据采集、标注（LabelImg/CVAT）、模型训练、调优评估到部署应用，完成一个完整的人脸识别考勤系统或工业缺陷检测系统。输出可运行的项目代码与部署方案
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