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深度学习之目标检测常用算法原理实践精讲2019

action 机器学习 2020-07-17 14:19:11 454 0
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深度学习之目标检测常用算法原理实践精讲2019

│  第一章介绍
│  
│      
├─第2章 目标检测算法基础介绍
│      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-Viola-Jones(人脸检测).mp4
│      02-05 常见传统目标检测方法-HOG+SVM(行人检测、Opencv).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
│      02-13.png
│      
├─第3章 SSD系列算法原理精讲
│      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
│      03-05.jpg
│      
├─第4章 基于SSD的人脸检测项目实战
│      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
│      04-04 Wider Face数据集转VOC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
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│      
├─第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲
│      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
│      05-08.jpg
│      
├─第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战
│      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VOC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
│      06-13.jpg
│      
├─第7章 YOLO系列算法原理精讲
│      07-01 Yolov1算法.mp4
│      07-02 Yolov2算法(1).mp4
│      07-03 Yolov2算法(2).mp4
│      07-04 Yolo9000算法.mp4
│      07-05 Yolov3算法.mp4
│      07-06.jpg
│      
├─第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战
│      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 YOLOV3DarkNet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YOLOV3模型训练实操.mp4
│      08-06 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例.mp4
│      08-07.jpg
│      
├─第9章 文本检测系列算法原理精讲
│      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
│      09-13.jpg
│      
├─第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战
│      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
│      10-06.jpg
│      
├─第11章 多任务网络原理介绍
│      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
│      11-4.jpg
│      
├─第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战
│      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
│      12-7.jpg
│      
├─第13章 课程总结
│      13-01 one-stage vs 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
│      
└─资料
        caffe-ssd-master.zip
        dl_detection_files-master.zip

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