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第01天实训日志

• 1. 任务
  

搭建好开发环境

• 2. 内容

2.1. python安装
2.2. 使用pip安装模块
2.3. 运行python程序

• 3. 要求

把分发给大家的程序运行起来

• 4. 提交
  

1. 注册代码服务器账号；
   
2. 上传三个文件：
   
   • 运行程序的截图
     
   • python的安装模块requirements.txt文件。
     
   • 使用Markdown一篇关于git使用的博文。
     
     • 创建仓库
       
     • 创建分支
       
     • 提交文件
       
     • 合并分支
       

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第02天实训日志

• 1. 任务
  

掌握图像的卷积特征

• 2. 内容
  

1. 图像的矩阵表示；
2. 图像的属性；
3. 图像的像素与颜色通道；
4. 图像操作；
5. 图像的卷积特征；

• 3. 要求

1. 能读写图像；
   
2. 能显示图像；
   
3. 能处理图像；
   

4. 能使用Sobel算子与Laplace算子处理卷积特征；

5. 选：了解Sobel算子的数学推理。

• 4. 提交
  

1. 练习的jupyter文档；

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第03天实训日志

• 1. 任务
  

• 任务1：
  
  • 完成UI设计
    
  • 翻译成py文件
    
• 任务2：
  
  • 拍一个照片
    
  • 利用我们今天讲的Sobel算子，输出一个浮雕效果的图像照片
    

• 2. 内容

• 图像处理
  
• 卷积特征
  
• Qt的应用编程模式
  
• Qt的UI设计与翻译
  

• 3. 要求

• 理解卷积特征
  
• 写Qt程序
  

• 4. 提交

• ui文件
  
• 翻译文件
  
• 拍的照片 + 程序 + 输出文件
  

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第04天实训日志

• 1. 任务
  

完成UI的实现 完成对摄像头的访问

• 2. 内容
  

1. 线程的实现
2. 摄像头设备

• 3. 要求

1. 实现线程代码
2. 启动线程
3. 线程关闭
4. 访问摄像头

• 4. 提交
  

1. 提交对摄像头设备访问实现的代码到代码服务器

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第05天实训日志

• 1. 任务
  

完成视频采集

• 2. 内容
  

1. 视频采集
2. 视频显示
3. 视频处理
4. 信号与槽的处理

• 3. 要求

1. 实现视频采集
2. 实现视频显示
3. 实现视频处理

• 4. 提交
  

1. 提交对视频采集的代码到代码服务器

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第06天实训日志

• 1. 任务
  

掌握卷积神经网络的实现与应用

• 2. 内容
  

1. pytorch编程
2. 卷积神经网络结构
3. 神经网络实现
4. 神经网络训练
5. 神经网络推理实现

• 3. 要求

1. 掌握Pytorch的Module编程模式
2. 掌握Pytorch网络层的实现
3. 掌握训练模型的保存与加载
4. 使用GPU提升训练速度

• 4. 提交
  

1. 提交Lenet-5网络手写字符识别应用代码到代码服务器

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第07天实训日志

• 任务
  

• 实现目标识别
  
• 标识目标
  

• 2. 内容
  

1. 用已有的数据集，训练，推理YOLO模型（掌握模型训练，推理侦测）
   
2. 完成自己的YOLO数据集工程（标注，格式转换，描述数据集yaml）
   
3. 完成YOLO推理侦测的实现

• 3. 要求
  

1. 掌握YOLO数据集标注与数据集工程；
2. 掌握COCO数据集使用；
3. 掌握YOLO网络的训练，测试与验证；
4. 掌握YOLO网络的侦测推理；

• 4. 提交
  

1. 提交YOLO训练与推理实现代码到代码服务器

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第08天实训日志

标注数据、训练、 编码、 测试
补充QT的资源文件的使用。

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第09天实训日志

标注数据、训练、 编码、 测试
项目集成与测试

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第10天实训日志

标注数据、训练、 编码、 测试
答辩PPT编写；
实训总结；
实训提交物归档；

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