$ v2 {+ ~) P7 H) i
G7 j* H0 M3 P) k; K) f
〖课程介绍〗9 X H4 r. N: T1 t
课程从算法角度出发，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。; h) w/ L- a% ]
$ P- F: n7 V6 T〖课程目录〗
h7 d0 |2 E, \6 p2 M第1章 课程介绍 试看
7 b* ]" B5 z, w; x1 e6 j7 Q3 [1-1 课程导学 (22:58)试看
N0 f* b( g/ m" p; o
, R3 {: |7 O8 Z( j1 k9 r, j Z第2章 目标检测算法基础介绍; y+ |* V6 s2 O) P# H+ P
2-1 目标检测问题定义 (12:10) b. H X3 S& s9 _
2-2 目标检测问题方法 (15:11)
: {3 Q# n4 [- q2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33)
3 h4 ^% o: }7 S2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测） (08:58)4 e4 ^$ l+ {0 C/ K- t9 b( B2 W" x
2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv） (09:21)
1 U7 q+ H4 o# T: ^; P5 D2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测） (06:34) ?7 g0 g* {, G( @$ j
2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法） (05:54)
_0 H0 O* c, G0 p9 ^2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法 (08:25)
8 ^5 d( z e+ @5 V+ h2-9 Two-stage核心组件 (21:06)
; F, w) T: u% t7 g" H7 t. u2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)1 [( u& N8 P, v$ g6 k E
2-11 One-stage核心组件 (18:52)
/ P& I3 O1 w: l6 B5 J2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)% i. T& g' j" b; [8 E3 ~; T0 y* Q
2-13 作业节2 O. o" {+ @) f }6 J6 Z
6 h8 p4 R, F8 T$ [# I
第3章 SSD系列算法原理精讲 试看( h0 V5 j6 U2 N9 n8 p8 D
3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测） (12:18)试看. c! k2 d1 b7 e. u
3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)1 n- N) s8 s* R% l3 i/ @4 Y
3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29)+ P4 f' a3 I2 ]3 l" f& B+ L2 O
3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)
1 G$ l' N! G0 y+ @3-5 思考题! _+ s2 g6 e3 R% g6 O9 ?
& c9 u; A9 C+ J* D, s) g' K第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看 n. J! p7 p& d+ N) x
4-1 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） (20:54)
- R. B9 p! @* y* M) ^+ d& i4 |* P4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)
* v% H& O2 p+ V- V4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)
* a* o# y" x8 D3 |0 J4 a: [0 i* Q4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29)% h! t' |) k) M, {. U9 f. \
4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)
7 q% Y0 f) A9 }9 E4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)* ^& z4 t# c! c9 ]
4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)
/ p. ^# E% t4 N7 N4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58), S* n4 l' P0 X. C( S/ c
4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47)) ]* s' K- e Q4 B7 I
4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31)1 t7 ? W9 Q' l: o7 D
4-11 Caffe-SSD框架测试结果可视化与人脸检测技巧说明 (11:09)试看- ?5 b, R" B0 }* q# s1 p
4-12 思考题5 m" _2 n8 F' z
9 u/ m F# t8 i; q, b
第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲2 D0 c/ |, }6 e6 A0 P6 u2 U
5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)5 Q- t2 L6 v2 g# g
5-2 RCNN介绍 (14:19)5 |" h8 V( Z, Y4 H7 Q- F
5-3 SPPNet介绍 (10:23)
. d0 {# B9 X3 q( |- ]# {) p5 p! e5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)
! i3 B, b! U# l5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)3 Q# X- \, y. J* }% z6 L; _
5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35)
% J/ `$ G$ `4 N" p6 q5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00)+ K" @' t0 ^; e' Q
5-8 思考题
& V. r5 D) a* f0 S
1 q. ?4 q3 |/ j* D第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战/ j4 J1 N* Z) B
6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04)
; Y1 E- g6 q, [- H) M6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22). K" j% U' |( v$ L: g
6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13)
& o4 r' t; o3 x, @5 e$ X& }6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)! d% n! X D' u: z: W; a
6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51)0 A6 Q, C; p7 O! G# C: a
6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)+ K$ o' R9 s% {) T B& z$ m9 l
6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)
) E' N8 G# ?- e4 b6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38)
7 }9 T2 G4 q$ M1 {' B: |6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47)! U8 _; q6 [ [% B( P8 {: Y6 U
6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58) s) }5 G+ m2 M9 [" k$ u" @
6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25)
0 \4 k! E9 @ x+ {7 t6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)
6 a- M6 a, c" h6 f* r- B3 H1 Z6-13 思考题
" q; {* F/ D" r' _, V' O; z' y* C$ q* p
第7章 YOLO系列算法原理精讲) a9 t P3 f; d$ E7 K
7-1 Yolov1算法 (21:28)
2 k+ }* U2 i% X0 ?7-2 Yolov2算法（1） (12:38)
! H5 h1 I o1 V7-3 Yolov2算法（2） (11:42)
: I1 D9 c$ R& \, ^6 u3 x& y7-4 Yolo9000算法 (05:12)
! t Y% G/ f) [+ f I* s2 ]1 R; L7-5 Yolov3算法 (10:44); z6 u/ t4 h! C6 k+ R O
7-6 思考题: `5 Y0 `* |, b: Q+ f- }
$ c2 v6 I) B% M2 B
第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战0 [0 n5 Y- r. a
8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)* m/ y0 C5 P/ P* e+ v
8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)) j& T0 y( _ Q
8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54)
% T8 L! P) P. [. A8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06)
3 {: t) i# I6 A6 W- g: }3 r8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08)- ?8 z" q; h2 ?% E# B4 p; R( S' d
8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15)* B2 S" ?9 s+ k7 c! H, `* E$ t5 m
8-7 思考题# d w/ D* M9 e' Y4 R% L) K- L
& G: b' M i8 X& M- s* }+ ?
第9章 文本检测系列算法原理精讲
2 Z: k6 p" }( O& Q8 O* y% P2 c9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50)
* [! |. P1 j: _( J0 [9-2 CTPN模型 (10:38)+ }2 L" l* c0 J H( T
9-3 RRPN模型 (19:11)
" g% K! y+ @# ~1 L! M9-4 FTSN模型 (11:41)5 E4 ?1 t5 V0 p, O' }
9-5 DMPNet模型 (15:56)
; w7 A1 B( K5 k9-6 EAST模型 (09:17)
2 M# `: I$ W. w1 |5 j& L9-7 SegLink模型 (13:01)1 O: \; s$ Y2 X- W3 f: b# o
9-8 PixelLink模型 (16:35)
/ X5 o9 @/ `* `0 @$ b, J- S( P9-9 Textboxes讲解 (18:41)7 m/ H- S1 N5 @( j4 Z
9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)1 w/ M2 \) O$ u4 s5 V: A2 w) e6 U+ M
9-11 文本检测常见数据集 (21:16)8 b/ D3 J1 H# j/ `. ?
9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)' w; A. N1 P4 U4 C
9-13 作业节
3 y' Y, ~1 E" g
3 k5 p( `) A2 X( n第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战
$ {1 b, H+ s1 f8 q2 Q& r9 N/ d10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26)4 ]& I! S. m0 J9 q0 J
10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00). E4 |6 o0 @% M; J: R( R% w
10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)1 u5 z1 `* C; M* U, q+ q
10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)
' C& C0 n7 A' M& ?10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26); ~1 s5 Y3 ?6 q- s
10-6 作业节+ e V! b/ N8 e: a$ C0 k
& w! j) C. ^: r8 V
第11章 多任务网络原理介绍) b- n% w' Y7 ?# n6 x! S" {7 M
11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)% A$ ?! F+ ?$ h' Q- r6 i% U3 i
11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)
0 s& L- m; u+ l, k0 o1 `11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30)
3 R( g( p6 w2 x% ^) x, N6 C11-4 思考题
f( a5 A5 t a" P; Z
' r0 J T- v" z% Z第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战$ d9 L6 A2 N! w- t
12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)
/ L, e8 J& p9 K6 S4 h% n12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1） (14:57)1 M3 B! @, r* W* |; x9 ^* C
12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2） (13:45)
8 g* f4 i; I6 A# @1 g; J, c12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)
1 S$ O S9 W2 S& j12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操 (15:50)
) i. a" r( }" g2 s6 A1 M$ ~12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操 (09:01)5 j* S8 O3 M+ {' Z
12-7 思考题
4 f4 f$ i) A2 l1 X1 J
Y; {' B2 _$ @第13章 课程总结4 _, P v6 N1 n6 }; A! a" p4 f
13-1 one-stage vs two-stage (13:13)
& S) ?2 L$ C5 _, I13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)- T. {' f6 s h1 k7 z
13-3 作业节
, ]6 x) w( b; z* f. ~5 |13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)
/ k8 L8 J" F) Q$ W/ Q9 }13-5 作业节: H8 L' Z0 L1 d9 a
13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37)
4 G C `/ N3 A- D8 c% ^7 ^13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)
5 ?- Y! a) X- R$ E* }5 L; ~0 |" B' R( i6 _13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31)# i7 N: \- o0 Q7 P! ~
13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)
8 V3 s: M- X* U$ y: b# @1 d: M13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05) E0 z( u" t' h7 b4 f
13-11 课程总结 (19:30)+ i; N2 t, d# x. H6 c0 C2 M9 N: V
) I, g3 q( m2 U3 ?
〖下载地址〗
& R6 Z( H, j. O' S7 m& W* m; r5 W4 i1 Q4 d
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