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51CTO学院 唐宇迪 Python-深度学习-物体检测实战
〖课程目录〗:
51CTO学院 唐宇迪 Python-深度学习-物体检测实战--298
┣━━第1章 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
┃ ┣━━1-1 课程简介.mp4
┃ ┣━━1-2 Mask-Rcnn开源项目简介.mp4
┃ ┣━━1-3 开源项目数据集.mp4
┃ ┗━━1-4 参数配置.mp4
┣━━第2章 MaskRcnn网络框架源码详解
┃ ┣━━2-1 FPN网络架构实现解读.mp4
┃ ┣━━2-10 RoiPooling层的作用与目的.mp4
┃ ┣━━2-11 RorAlign操作的效果.mp4
┃ ┣━━2-12 整体框架回顾.mp4
┃ ┣━━2-2 FPN层特征提取原理解读.mp4
┃ ┣━━2-3 生成框比例设置.mp4
┃ ┣━━2-4 基于不同尺度特征图生成所有框.mp4
┃ ┣━━2-5 RPN层的作用与实现解读.mp4
┃ ┣━━2-6 候选框过滤方法.mp4
┃ ┣━━2-7 Proposal层实现方法.mp4
┃ ┣━━2-8 DetectionTarget层的作用.mp4
┃ ┗━━2-9 正负样本选择与标签定义.mp4
┣━━第3章 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
┃ ┣━━3-1 Labelme工具安装.mp4
┃ ┣━━3-2 使用labelme进行数据与标签标注.mp4
┃ ┣━━3-3 完成训练数据准备工作.mp4
┃ ┣━━3-4 maskrcnn源码修改方法.mp4
┃ ┣━━3-5 基于标注数据训练所需任务.mp4
┃ ┗━━3-6 测试与展示模块.mp4
┣━━第4章 练手小项目-人体姿态识别demo
┃ ┣━━4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4
┃ ┣━━4-2 网络架构概述.mp4
┃ ┗━━4-3 流程与结果演示.mp4
┣━━第5章 必备基础-迁移学习与Resnet网络架构
┃ ┣━━5-1 迁移学习的目标.mp4
┃ ┣━━5-2 迁移学习策略.mp4
┃ ┣━━5-3 Resnet原理.mp4
┃ ┣━━5-4 Resnet网络细节.mp4
┃ ┣━━5-5 Resnet基本处理操作.mp4
┃ ┣━━5-6 shortcut模块.mp4
┃ ┣━━5-7 加载训练好的权重.mp4
┃ ┗━━5-8 迁移学习效果对比.mp4
┣━━第6章 必备基础-物体检测FasterRcnn系列
┃ ┣━━6-1 物体检测概述.mp4
┃ ┣━━6-2 深度学习经典检测方法.mp4
┃ ┣━━6-3 faster-rcnn概述.mp4
┃ ┣━━6-4 论文解读.mp4
┃ ┣━━6-5 RPN网络架构.mp4
┃ ┣━━6-6 损失函数定义.mp4
┃ ┗━━6-7 网络细节.mp4
┗━━资料
┣━━MASK-RCNN
┗━━数据代码.txt
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发表于 2021-3-19 16:45:24
发表于 2021-3-19 16:45:46
发表于 2021-3-27 11:09:00
发表于 2021-5-11 17:48:35
