3 e$ _6 R* C3 \- v `' b- n4 f
% O0 K) a; i& m1 ~* H) s2 L3 p〖课程介绍〗
0 @( ^8 M% |. E4 D1 [- D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。* u; n, X; ~/ V; |
3 O0 n1 u3 r" Y
〖课程目录〗
0 k8 [! G( s3 M! E( X) V2 |第1章 课程介绍 试看; V- ^2 ^) Y& s+ Q2 b
1-1 课程导学 (22:58)试看
8 c$ B' Y3 r4 @6 `& H" T4 c: f7 _; Z
. Z0 U5 s1 m: v% j, s& t第2章 目标检测算法基础介绍
1 U& Y& V$ @$ U1 B! j* o2-1 目标检测问题定义 (12:10)
: X. |/ f) X0 }! J J: t2-2 目标检测问题方法 (15:11)) n4 G3 c5 q5 I6 `
2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33)
7 x6 ~2 m3 s' |- _ b& i8 `! }2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测） (08:58)2 L# ^; \: n5 i! _! c
2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv） (09:21)
2 u: L. |1 t6 ~1 U5 L0 o/ |' q+ [! z$ ^2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测） (06:34)
3 a0 e, [- }, Y3 e2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法） (05:54)
1 r5 M: s& d9 ~2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法 (08:25)
6 v5 R$ S" \) ~" G. e% t2-9 Two-stage核心组件 (21:06)& ]5 F/ n3 J) o* w$ w2 t" x0 I
2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)6 y# x0 f. P n/ l/ C3 ~# P# a
2-11 One-stage核心组件 (18:52)# j% X' @! V, L
2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)
O, B& F+ @7 C2-13 作业节4 V5 n. b1 Q! w* u6 ^' v* ^+ V- ^
* s$ z# x& S/ K, Q% v第3章 SSD系列算法原理精讲 试看$ y% D- W* T {
3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测） (12:18)试看
8 g6 m! D8 V2 I1 I3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)& \* L Y/ k9 y
3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29) F4 z' X% b4 G! b* \
3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)5 M( n& q3 `0 q: Y. t: q
3-5 思考题
+ D1 f, a# `& w+ B# |( ]' C6 W
6 K3 s2 G+ W e( \3 H( ^- F& z% _3 @第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看
, g- g1 E9 b. k0 j7 h, P4-1 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)7 G5 n7 Q- z2 ?8 b2 \
4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)3 E$ @/ ]* U& H7 c. m7 X
4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)6 I$ p k. b+ d
4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29)" d [, M& Q3 D! ]7 c: ~* K; ~
4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)
- f( U* Y2 a0 D. b# M: |9 e8 r4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)
+ u0 u; w; S1 N% @: Y4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)
' L" L3 `7 G5 }$ B |' F3 ]0 W4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58)
+ }8 r! @/ p+ S) Q4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47)7 m; y2 t" |: u8 Y( m W1 z
4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31)
5 t) M) W' i8 t& g0 U- I* h" J4-11 Caffe-SSD框架测试结果可视化与人脸检测技巧说明 (11:09)试看
u: w& }3 K. B0 C! F# Y7 {- o2 r/ L4-12 思考题
0 k7 h$ v. K3 ^/ P. y& h* w6 v8 M1 z1 l1 [, }
第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲
# H' T# P. n% l( f5 t5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)1 w: O6 g9 Q Q$ h4 u) k7 A4 q4 i- P
5-2 RCNN介绍 (14:19)
# C2 B) o" }7 D4 I" }4 U5-3 SPPNet介绍 (10:23)
% S. d# E& p0 |9 ~& b+ {1 \5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)# v/ G/ b2 l! f7 Q
5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)
9 q4 D/ i+ C, j8 R! y3 N8 F2 z) d5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35)
/ z# Z4 u% [9 H( C+ S5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00). ]* r5 [; Q; p6 K
5-8 思考题6 O4 b1 y+ t; U
" d! p8 @1 J8 g8 G, X
第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战; \- F8 e5 R7 a u
6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04)
: b+ \9 ]! _! J: T) C. q6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22)
: K4 f4 p5 v( n1 T* F4 s, j2 b$ q6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13)
+ y/ v6 u; M* Q. \9 y) Y) d! Z4 h6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)$ P3 G6 |) s3 Q+ h/ a6 L1 T3 K
6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51)
$ e. c, {+ b) L$ g! l6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)0 o2 x F: W$ \ w
6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)
3 [9 r. l' o- F" Z5 c8 G7 e6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38) @* @: ^9 D- P# {9 \1 X
6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47)$ Q% j- l/ U, N3 ~- V$ _- H
6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58)
* \4 w* b* _0 H( ^- P: U6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25)9 q$ H1 y3 w3 [* t7 z4 Y. C
6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)
9 q# _$ D3 f0 G0 S* H: R6-13 思考题6 ^% f& v C" ~3 `6 y5 E+ R
% p* _* V, E2 Y1 R# l4 d
第7章 YOLO系列算法原理精讲
# c9 x. |/ r: N2 A' c1 I6 B' b0 a, K7-1 Yolov1算法 (21:28)
$ z8 n8 t- D3 Y2 r7-2 Yolov2算法（1） (12:38)
+ c/ @+ g1 v8 x) V# q4 @7-3 Yolov2算法（2） (11:42)
W5 [" ?( G/ ]& a/ v! ^7-4 Yolo9000算法 (05:12)9 p- p( J- t7 F. f; ~- Q1 a
7-5 Yolov3算法 (10:44)
b5 ~( a& O, a# e4 k$ l1 _9 o7-6 思考题, ]7 a* Y3 I' u- N9 Y
' y o/ m2 _. ?; [: P( U
第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战+ K, g- a! I1 r) p
8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)
" w$ R$ J3 F8 P) H8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)0 H) P4 q' f9 ?2 \) N. `# q# w
8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54)
& y0 e) e7 d6 r4 c$ N8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06)
, ~8 o8 k) t' v; ^5 Y' F7 x8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08)! e7 g& z. a5 D1 |% b
8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15) ~# L1 d7 ^9 k# w
8-7 思考题
N1 b3 g- b/ i% F& `5 Y, s
) S$ B5 G1 ^! z' ^$ W' _5 ^第9章 文本检测系列算法原理精讲( u& a6 U" Z$ N8 M% K
9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50) [0 ]. p) h6 l! S5 s
9-2 CTPN模型 (10:38)
& _) Q5 c" N- |5 W9-3 RRPN模型 (19:11) w6 e, h( m* y& }7 A
9-4 FTSN模型 (11:41)
* }4 p3 @, ]( a }' ^1 U, I9-5 DMPNet模型 (15:56)
5 ?, ]5 b! }2 m$ }0 f% k9-6 EAST模型 (09:17)$ D( }5 R& p$ D
9-7 SegLink模型 (13:01)' Y( e) G7 w. I9 V3 \
9-8 PixelLink模型 (16:35)
) V8 Y$ |, {! v) J# M9-9 Textboxes讲解 (18:41) ^; q: Z6 g7 |# y0 V+ t
9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)" Y- S& a; ]% \& w& ~: }
9-11 文本检测常见数据集 (21:16)
- }! Q, g! t2 T' Y, [9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)
& c K- z. s4 p2 d. T9-13 作业节
3 ^+ o5 k3 j1 N) W- A2 j0 y
. ~$ o( ]8 I/ K第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战
5 r0 e7 i1 J1 e) J) \10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26)
/ S0 X$ U7 o/ Y3 O" f) Z! V10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00)) ?7 n" z8 X" K, u; ?; |1 C
10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)
! w+ |* M1 A$ C' ~6 n3 c10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)
! u. R% N& E% v5 q! {* }8 Q10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26)
8 p. m/ m3 A3 M: s1 Y- f- U, W3 T10-6 作业节
( [$ L) N' t, `' \* n* }& `5 s7 T/ h( J) }7 B$ K6 [7 @
第11章 多任务网络原理介绍6 H& A: i" ^" C
11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)
' X z8 G, I7 |! T# q# r9 z! {. h4 i11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)
$ M. ?. o" t9 `6 P- _1 m# j11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30)
, C+ J3 z0 @3 G, l! N% b. w11-4 思考题
8 |$ T0 p k4 n# d% A
, k! ~! ]: e# T1 @# C4 y第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战0 q1 v! [' I7 M3 p4 w
12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)! i! e& f M9 ?4 b" e+ k1 P
12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1） (14:57)
; \, B2 Q* U: \5 X4 p12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2） (13:45)
. k" x" x, U0 g2 G( o2 s12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)
: O* ~3 D/ r* r3 S; `2 S# y+ a; _12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操 (15:50)% s2 c( H' e2 X) B0 S. D
12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操 (09:01)
: f3 g G! ]6 C( j% B: }& b12-7 思考题
) l) S7 v' K3 v
; i2 ~* E- l1 ^7 z6 P第13章 课程总结 R+ E" S* z5 r* [ k% s7 B
13-1 one-stage vs two-stage (13:13)
1 i* Q$ L7 [1 h% m/ J: ]13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)
5 V1 `* T- G ~; {13-3 作业节
( O* p' Q* D5 S13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)
0 Z9 q5 j: a# ~7 v13-5 作业节
# n5 Y9 G9 N5 W+ c13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37)
; ^2 q* G* a9 G# x0 ?% y( S13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)
( c/ |+ L2 ?3 e/ D0 R13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31)
7 D: F( w5 z2 `2 W c13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)
4 q4 U7 S+ u3 Q3 C: ]4 S13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05)
/ @: ]$ V- D$ n# z8 U3 Y13-11 课程总结 (19:30)- d& U' [) e* `8 R. {
5 q* `3 d# `' w: T- _& U
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