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课程介绍:
学习基于深度学习的物体检测基本原理，熟悉faster-rcnn架构原理，配置好环境进行源码学习。
课程首先讲解物体检测的初期算法，对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法，对三代算法原理进行详细解读。
在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读，对于框架的选择，大家可以看需求而选择，在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现，大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可，无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境，逐行进行debug操作，再配合上论文，这样才能更好的学习faster-rcnn算法的思想与实现方法。
课程目录:
1-1 物体检测概述.mp4
1-2 深度学习经典检测方法.mp4
1-3 faster-rcnn概述.mp4
2-1 论文概述.mp4
2-2 RPN网络结构.mp4
2-3 损失函数定义.mp4
2-4 网络细节.mp4
3-1 环境配置概述.mp4
3-2 项目配置.mp4
3-3 数据加载.mp4
3-4 数据变换.mp4
3-5 完成数据读取.mp4
3-6 特征提取VGG.mp4
3-7 RPN层.mp4
3-8 提取网络细节.mp4
3-9 网络迭代训练.mp4
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发表于 2024-4-17 18:00:00
发表于 2024-4-17 19:26:04
