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
1-2Mask-Rcnn开源项目简介
1-3开源项目数据集
1-4参数配置
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
2-2FPN层特征提取原理解读
2-3生成框比例设置
2-4基于不同尺度特征图生成所有框
2-5RPN层的作用与实现解读
2-6候选框过滤方法
2-7Proposal层实现方法
2-8DetectionTarget层的作用
2-9正负样本选择与标签定义
2-10RoiPooling层的作用与目的
2-11RorAlign操作的效果
2-12整体框架回顾
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
3-2使用labelme进行数据与标签标注
3-3完成训练数据准备工作
3-4maskrcnn源码修改方法
3-5基于标注数据训练所需任务
3-6测试与展示模块
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
4-2网络架构概述
4-3流程与结果演示
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
5-2迁移学习策略
5-3Resnet原理
5-4Resnet网络细节
5-5Resnet基本处理操作
5-6shortcut模块
5-7加载训练好的权重
5-8迁移学习效果对比
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
6-2深度学习经典检测方法
6-3faster-rcnn概述
6-4论文解读
6-5RPN网络架构
6-6损失函数定义
6-7网络细节
**** Hidden Message *****
3-1Labelme工具安装 我只是路过打酱油的。 6666666666666666666666 激动人心,无法言表! 激动人心,无法言表! 强烈支持楼主ing…… 70398888,如果您要查看本帖隐藏内容 看到这帖子真是高兴! 6666666666