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Python-深度学习-物体检测实战

Python-深度学习-物体检测实战

第1章 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置

30分钟4节

1-1课程简介[03:26]

1-2Mask-Rcnn开源项目简介[08:55]

1-3开源项目数据集[05:39]

1-4参数配置[12:06]

第2章 MaskRcnn网络框架源码详解

1小时44分钟12节

2-1FPN网络架构实现解读[11:57]

2-2FPN层特征提取原理解读[13:17]

2-3生成框比例设置[07:34]

2-4基于不同尺度特征图生成所有框[08:24]

2-5RPN层的作用与实现解读[09:31]

2-6候选框过滤方法[05:45]

2-7Proposal层实现方法[08:15]

2-8DetectionTarget层的作用[07:52]

2-9正负样本选择与标签定义[05:33]

2-10RoiPooling层的作用与目的[09:55]

2-11RorAlign操作的效果[07:21]

2-12整体框架回顾[09:14]

第3章 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务

46分钟6节

3-1Labelme工具安装[04:09]

3-2使用labelme进行数据与标签标注[09:03]

3-3完成训练数据准备工作[09:18]

3-4maskrcnn源码修改方法[10:46]

3-5基于标注数据训练所需任务[07:10]

3-6测试与展示模块[06:24]

第4章 练手小项目-人体姿态识别demo

21分钟3节

4-1COCO数据集与人体姿态识别简介[07:46]

4-2网络架构概述[06:37]

4-3流程与结果演示[07:14]

第5章 必备基础-迁移学习与Resnet网络架构

1小时8分钟8节

5-1迁移学习的目标[05:31]

5-2迁移学习策略[07:11]

5-3Resnet原理[11:54]

5-4Resnet网络细节[12:41]

5-5Resnet基本处理操作[06:17]

5-6shortcut模块[08:31]

5-7加载训练好的权重[07:01]

5-8迁移学习效果对比[09:01]

第6章 必备基础-物体检测FasterRcnn系列

1小时53分钟7节

6-1物体检测概述[13:27]

6-2深度学习经典检测方法[17:11]

6-3faster-rcnn概述[11:21]

6-4论文解读[16:07]

6-5RPN网络架构[18:32]

6-6损失函数定义[20:26]

6-7网络细节[16:10]

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