Python深度学习物体实战(6.43G)

xiaoduo

『课程目录』:
│  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
│  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
│  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
│  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
│  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
│  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

│  数据代码.txt
│  
└─MASK-RCNN
    │  f112c9fda85536ee3eba662c9043e683.bat
    │  mask-rcnn.pdf
    │  第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip
    │  第二章：MaskRcnn网络框架源码详解.zip
    │  第五章：迁移学习.zip
    │  第四章：练手小项目-人体姿态识别demo.zip
    │  
    └─第六章：物体检测-faster-rcnn
            Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf
            faster-rcnn.pptx
            FasterRcnn.zip
            iccv15_tutorial_training_rbg.pdf

『课程下载』:

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suiyuan

感谢分享

xjyjjx

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我在河边

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charley

深度学习物体实战

minomdu

我們來學一學

lxfwy2008

学习下看看如何

hellopsm

谢谢分享

leogotalotmoney

Python深度学习物体实战(6.43G)，不错的资料！

1609118451

             Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf