Python深度学习实战
Python深度学习实战├──01.开源项目介绍
| ├──1-1 课程简介 .mp412.11M
| ├──1-2 Mask-Rcnn开源项目简介 .mp440.08M
| ├──1-3 开源项目数据集 .mp423.40M
| └──1-4 参数配置 .mp462.20M
├──02.MaskRcnn网络框架
| ├──2-1 FPN网络架构实现解读 .mp458.68M
| ├──2-10 RoiPooling层的作用与目的 .mp436.93M
| ├──2-11 RorAlign操作的效果 .mp427.42M
| ├──2-12 整体框架回顾 .mp430.93M
| ├──2-2 FPN层特征提取原理解读 .mp444.46M
| ├──2-3 生成框比例设置 .mp430.55M
| ├──2-4 基于不同尺度特征图生成所有框 .mp433.37M
| ├──2-5 RPN层的作用与实现解读 .mp430.56M
| ├──2-6 候选框过滤方法 .mp415.75M
| ├──2-7 Proposal层实现方法 .mp433.06M
| ├──2-8 DetectionTarget层的作用 .mp426.69M
| └──2-9 正负样本选择与标签定义 .mp427.13M
├──03.MASK-RCNN框架
| ├──3-1 Labelme工具安装 .mp412.17M
| ├──3-2 使用labelme进行数据与标签标注 .mp422.20M
| ├──3-3 完成训练数据准备工作 .mp424.90M
| ├──3-4 maskrcnn源码修改方法 .mp454.80M
| ├──3-5 基于标注数据训练所需任务 .mp433.44M
| └──3-6 测试与展示模块 .mp428.22M
├──04.人体姿态识别
| ├──4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介 .mp434.85M
| ├──4-2 网络架构概述 .mp433.36M
| └──4-3 流程与结果演示 .mp441.08M
├──05.迁移学习与Resnet网络架构
| ├──5-1 迁移学习的目标 .mp413.29M
| ├──5-2 迁移学习策略 .mp416.08M
| ├──5-3 Resnet原理 .mp460.19M
| ├──5-4 Resnet网络细节 .mp438.11M
| ├──5-5 Resnet基本处理操作 .mp425.70M
| ├──5-6 shortcut模块 .mp437.39M
| ├──5-7 加载训练好的权重 .mp431.69M
| └──5-8 迁移学习效果对比 .mp442.61M
├──06.物体检测FasterRcnn
| ├──6-1 物体检测概述 .mp442.57M
| ├──6-2 深度学习经典检测方法 .mp439.26M
| ├──6-3 faster-rcnn概述 .mp431.13M
| ├──6-4 论文解读 .mp479.82M
| ├──6-5 RPN网络架构 .mp470.55M
| ├──6-6 损失函数定义 .mp4101.14M
| └──6-7 网络细节 .mp480.13M
└──资料+代码 .rar4.92G
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