Udacity计算机视觉纳米学位项目练习教程
CVND_Exercises Exercise notebooks for CVND. 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/CVND_Exercises
1. 项目目录结构及介绍
CVND_Exercises/
├── 1_1_Image_Representation/
├── 1_2_Convolutional_Filters_Edge_Detection/
├── 1_3_Types_of_Features_Image_Segmentation/
├── 1_4_Feature_Vectors/
├── 1_5_CNN_Layers/
├── 2_2_YOLO/
├── 2_4_LSTMs/
├── 2_6_Attention/
├── github/workflows/
├── CODEOWNERS
├── LICENSE
├── README.md
└── requirements.txt
目录结构介绍
- 1_1_Image_Representation/ 至 2_6_Attention/：这些目录包含了计算机视觉纳米学位项目的各个练习模块，每个模块对应一个特定的计算机视觉技术或应用。
- github/workflows/：包含GitHub Actions的工作流配置文件。
- CODEOWNERS：定义了项目中文件的所有者。
- LICENSE：项目的开源许可证文件。
- README.md：项目的介绍和使用说明。
- requirements.txt：项目所需的Python依赖包列表。
2. 项目的启动文件介绍
项目中没有明确的“启动文件”，因为每个练习模块都是一个独立的Jupyter Notebook文件。要启动某个练习模块，请按照以下步骤操作：
- 确保你已经按照README.md中的说明配置好了Anaconda环境。
- 进入相应的练习模块目录，例如
1_1_Image_Representation/。 - 在该目录下运行Jupyter Notebook：
jupyter notebook - 在Jupyter Notebook界面中打开对应的
.ipynb文件，即可开始练习。
3. 项目的配置文件介绍
requirements.txt
requirements.txt文件列出了运行项目所需的Python依赖包。你可以使用以下命令安装这些依赖：
pip install -r requirements.txt
LICENSE
LICENSE文件定义了项目的开源许可证。该项目使用MIT许可证，允许用户自由使用、修改和分发代码。
README.md
README.md文件提供了项目的详细介绍、安装和使用说明。建议在开始使用项目之前仔细阅读该文件。
CODEOWNERS
CODEOWNERS文件定义了项目中各个文件的所有者，通常用于代码审查和问题跟踪。
通过以上介绍，你应该能够顺利地开始使用Udacity计算机视觉纳米学位项目的练习模块。如果有任何问题，请参考README.md文件或联系项目维护者。
CVND_Exercises Exercise notebooks for CVND. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cv/CVND_Exercises