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『课程目录』:
本课程从整个目标检测技术发展的历程开始，从算法角度出发，对各个模型进行全面细致的讲解，并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目，熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例，尽快进入深度学习领域.
├─视频
│ 02-01 目标检测问题定义.mp4
│ 02-02 目标检测问题方法.mp4
│ 02-03 传统目标检测方法基本流程.mp4
│ 02-04 常见传统目标检测方法-iola-Jones（人脸检测）.mp4
│ 02-05 常见传统目标检测方法-HOG+SM（行人检测、Openc）.mp4
│ 02-06 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测）.mp4
│ 02-07 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法）.mp4
│ 02-08 Two-stage基本介绍，流程与常见算法.mp4
│ 02-09 Two-stage核心组件.mp4
│ 02-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法.mp4
│ 02-11 One-stage核心组件.mp4
│ 02-12 One-stage与Two-stage优缺点对比.mp4
│ 03-01 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测）.mp4
│ 03-02 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍.mp4
│ 03-03 DSSD、DSOD算法.mp4
│ 03-04 FSSD、RSSD算法.mp4
│ 04-01 人脸业务场景介绍（常见问题、标注方法、算法性能好坏、人脸采集常用方法）.mp4
│ 04-02 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等.mp4
│ 04-03 Wider Face数据集介绍.mp4
│ 04-03 Wider Face数据集介绍.mp4.baiduyun.p.downloading
│ 04-04 Wider Face数据集转OC格式数据集编程实现.mp4
│ 04-05 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操.mp4
│ 04-06 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读.mp4
│ 04-07 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解.mp4
│ 04-08 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操.mp4
│ 04-09 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操.mp4
│ 04-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现.mp4
│ 04-11 Caffe-SSD框架测试结果可视化与人脸检测技巧说明.mp4
│ 05-01 Faseter-Rcnn系列介绍.mp4
│ 05-02 RCNN介绍.mp4
│ 05-03 SPPNet介绍.mp4
│ 05-04 Fast rcnn介绍.mp4
│ 05-05 HyperNet、RFCN介绍.mp4
│ 05-06 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍.mp4
│ 05-07 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍.mp4
│ 06-01 ADAS业务场景介绍.mp4
│ 06-02 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等.mp4
│ 06-03 Kitti数据集类别提取编程实现.mp4
│ 06-04 Kitti数据集转OC格式数据脚本编程实现.mp4
│ 06-05 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍.mp4
│ 06-06 Faster RCNN目标检测环境搭建实操.mp4
│ 06-07 Faster RCNN目标检测框架介绍.mp4
│ 06-08 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍.mp4
│ 06-09 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操.mp4
│ 06-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化.mp4
│ 06-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试.mp4
│ 06-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本.mp4
│ 07-01 Yolo1算法.mp4
│ 07-02 Yolo2算法（1）.mp4
│ 07-03 Yolo2算法（2）.mp4
│ 07-04 Yolo9000算法.mp4
│ 07-05 Yolo3算法.mp4
│ 08-01 物体检测业务场景综述.mp4
│ 08-02 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等.mp4
│ 08-03 YOLO3DarkNet框架介绍和环境搭建.mp4
│ 08-04 DarkNet框架解读及相关配置说明.mp4
│ 08-05 利用DarkNet框架进行YOLO3模型训练实操.mp4
│ 08-06 Yolo3检测模型的测试介绍及编程实例.mp4
│ 09-01 文本检测算法原理介绍.mp4
│ 09-02 CTPN模型.mp4
│ 09-03 RRPN模型.mp4
│ 09-04 FTSN模型.mp4
│ 09-05 DMPNet模型.mp4
│ 09-06 EAST模型.mp4
│ 09-07 SegLink模型.mp4
│ 09-08 PixelLink模型.mp4
│ 09-09 Textboxes讲解.mp4
│ 09-10 Textboxes++模型介绍.mp4
│ 09-11 文本检测常见数据集.mp4
│ 09-12 其他检测模型方法介绍.mp4
│ 10-01 自然场景下文本检测业务场景综述.mp4
│ 10-02 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等.mp4
│ 10-03 EAST文本检测框架环境搭建.mp4
│ 10-04 EAST文本检测框架解读与训练实操.mp4
│ 10-05 EAST文本检测模型测试脚本编程实例.mp4
│ 11-1 多任务网络业务场景综述.mp4
│ 11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍.mp4
│ 11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍.mp4
│ 12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包.mp4
│ 12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1）.mp4
│ 12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2）.mp4
│ 12-4 MTCNN模型训练介绍.mp4
│ 12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操.mp4
│ 12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操.mp4
│ 13-01 one-stage s two-stage.mp4
│ 13-02 不同目标检测算法的优缺点对比.mp4
│ 13-03 不同目标检测算法的精度对比.mp4
│ 13-04 常见目标检测研究对象与数据集.mp4
│ 13-05 目标检测常见任务与性能评价指标.mp4
│ 13-06 目标检测行业应用现状-人脸检测.mp4
│ 13-07 目标检测行业应用现状-ADAS.mp4
│ 13-08 目标检测行业应用现状-文本检测.mp4
│ 13-09 课程总结.mp4
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└─资料
│ caffe-ssd-master.zip
│ dl_detection_files-master.zip
│ 目标识别思考题.zip
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└─目标识别思考题
└─目标识别思考题
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『课程下载』:
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发表于 2020-7-1 13:51:16
发表于 2020-7-1 19:57:29