7 U3 d3 D" |0 X
, P! \% f& Y6 p- V: r〖课程介绍〗0 r0 K6 @! [/ \+ W+ T) m
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。# z: D; x2 m8 q# C# N. Z& T
. m u/ ^. W3 K Q〖课程目录〗
8 H4 I4 t. A- x' s第1章 课程介绍 试看4 B" y( [/ `0 b
1-1 课程导学 (22:58)试看0 S/ `- S2 }, L
; k: r( A* r, \9 ?1 _$ G& |
第2章 目标检测算法基础介绍2 a# b- l" R' [% R9 h7 y2 R) d
2-1 目标检测问题定义 (12:10)
# \# g+ u3 \7 E' V- _2 {2-2 目标检测问题方法 (15:11)4 @) L: x: I8 j' Z0 m1 k
2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33)7 q P- {( ^0 K, `
2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测） (08:58)* v" y' j4 y/ U+ `7 i8 b
2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv） (09:21)
+ F; u2 ]: P) x2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测） (06:34)
: J% [7 z6 n! j" F. i% g$ m2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法） (05:54)3 T; L0 y: |7 {0 s: q# d
2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法 (08:25)
$ P3 G3 Z' D3 g( M( ~0 g2-9 Two-stage核心组件 (21:06)
' d4 k: A6 K4 [8 r; h2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)
0 ?- Y2 |# S5 h4 j( s2-11 One-stage核心组件 (18:52)3 o. c* s5 }* v6 q Z
2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)
' |+ S& r. ?# b+ g5 ] T, Z2-13 作业节
2 {& i. p: Q3 x4 J6 L
) r, `5 a O' ^' [第3章 SSD系列算法原理精讲 试看1 r/ v# N R2 {. e/ U4 }) [
3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测） (12:18)试看
( b. n `6 T$ X6 a3 ^1 }3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)
5 B6 F$ i$ B% M3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29)' b, g* _/ S+ F/ W
3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)
% J5 J8 D9 R* Q3-5 思考题
: i- O. b5 A5 |( N8 G( ?8 l5 ^% C& A# V% }
第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看 v6 |2 X" P9 ^. v3 }$ `
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)+ Q( a6 C, q: w5 B! o1 F
4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)' j2 i1 u$ v& D w# D! ?
4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)5 r: e* n; U# n1 b+ z
4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29); {( [. [2 b+ `5 u+ Z# \ D8 G
4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)
3 R! q* d0 e7 N+ F" ?9 h7 z( a' u4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)+ }% t+ X' R' h
4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)
' f( K2 R5 @9 \4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58)
% N$ A4 K' E' g" C O6 H7 R4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47)
' C9 F0 Y4 f9 C: \5 M4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31); j6 {2 j+ s% t1 H
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
" H( I& j5 F4 i# v- Q4-12 思考题
" y: E7 `$ L4 l. k2 } |; d; ~: M* d' k
) ^* q' _" @/ q5 _& }5 \& |第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲
$ C" ^0 b8 f t" O! }5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)
, [$ L! G& n- \' x0 G R5-2 RCNN介绍 (14:19)* b: m7 k( M: I3 e6 `0 p
5-3 SPPNet介绍 (10:23)9 N1 j# B' q2 m4 M& i* _
5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)
. e$ _, G6 X. E$ Q+ V5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)0 f2 E R4 X9 U; I. Z" w- i y
5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35)3 c; w, Q: l8 q" C
5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00)
1 e- k+ Q) X1 h- j7 {9 O5-8 思考题6 o) M k# V+ w- G- Z
: L$ Q4 w; G/ ]) ?第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战7 o. e' g9 A! S6 ^5 u* m
6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04)7 [* Q: F9 @- n! K
6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22)& O9 b+ A2 q* f7 D6 p
6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13)
- a1 d) v' V2 E% N' U7 k* {4 r. `6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)3 ^4 k) ]9 C7 F6 b
6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51)
9 Y. @# K% F( Q5 z: P1 F0 X* b& K4 u6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)- t$ D/ U! S+ S
6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)
7 y6 Y, `9 E! u3 B+ N8 M$ ]6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38)* p( a2 G; H5 l" C; k# g1 l; h
6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47)
, o% e6 p; X2 N: \! [5 F! ?6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58)! \3 h+ T3 U7 M+ p/ I; w
6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25)7 H5 r: N Q2 {- q+ x
6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)
0 g c* d, ~1 T; D' r6-13 思考题
3 y6 F: X: v4 c
& J- s1 @- ~% Z9 s第7章 YOLO系列算法原理精讲
! Q U9 z) @: b, M7 h7-1 Yolov1算法 (21:28)$ J, [6 ]$ M0 W# z' `$ @, [# g: H
7-2 Yolov2算法（1） (12:38)
4 T1 W% f7 [* _# x) l7-3 Yolov2算法（2） (11:42)& @4 c9 l5 ~. _+ l. g
7-4 Yolo9000算法 (05:12)& `/ e/ g& n% |( k: _& V
7-5 Yolov3算法 (10:44)
3 A* Y! `; z, X7-6 思考题
7 m7 Y# b" ^ l/ `* a3 [2 y
2 O: P( {$ s* G! i4 Z. |" |第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战
; X- q8 o2 w. b! i, v. S _6 C8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)& P- P" s6 V3 l- j. k
8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)
, j i3 {9 D7 |- _8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54)/ R2 N" p( J0 Q% v$ H3 ]
8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06)
; l2 ]' C: M4 b6 Y, i/ v" T8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08)
% \, a5 P% |- r3 }! r8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15)1 {8 p7 i& h0 I/ J
8-7 思考题
$ h$ B: r3 x5 M7 d" |9 i8 @
3 l8 G/ d* \ }. p第9章 文本检测系列算法原理精讲
! k& y! Q' ?) C* t9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50)
" H# L1 p4 w3 X/ U& e5 r n& c4 D9-2 CTPN模型 (10:38)8 n5 V$ B! c! }0 D
9-3 RRPN模型 (19:11)
- X+ m* F4 o3 p+ T0 ?9-4 FTSN模型 (11:41)9 r: D& D8 ~/ Z7 y- E% \
9-5 DMPNet模型 (15:56)9 y# h% ]+ F3 \ w( z
9-6 EAST模型 (09:17)
& o4 T1 x* g0 D, h) J9-7 SegLink模型 (13:01)+ m- g# b9 w+ P" F6 @0 q
9-8 PixelLink模型 (16:35)
& `, _+ u; P3 D: p8 F3 g9-9 Textboxes讲解 (18:41): b. u& c- Z% ?& I
9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)1 e1 P" w) e/ H0 {! ]
9-11 文本检测常见数据集 (21:16)
# X0 q3 T' M7 Y9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)% ~ M+ V; f# C
9-13 作业节$ K! {$ i: P: h, F9 S$ `8 V' a
; r# e9 e) u' m6 r
第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战8 A+ \! ]$ Z5 X) Q' r3 ]$ H
10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26)' u' y6 }0 M- D, l: @( g
10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00)
! n6 _# ~' M% T( S4 I# A) F" S10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)
! v C% m' f: t( j+ H( {' n10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)% O, v: R( Z5 u
10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26)
( a, R5 \. B' R ]3 N10-6 作业节
% p1 p) m7 ?0 n$ k* r" n1 Z. f( E4 b' {4 r! u
第11章 多任务网络原理介绍/ `! n3 N3 ?% G, |9 A; e+ r5 T" ]
11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)
. `$ C7 |# i+ S% Z11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)! R1 ^$ l/ g2 `3 d& S. p
11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30). s/ F9 K4 j9 x, O0 `) g) t8 b
11-4 思考题, k# d% ^+ p5 V7 n1 V b
Y0 g( @8 {( A' P9 ] S
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 X* A" g4 Y1 F( ^% d( r& U12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)/ {6 c( ]) ~, V( _ Z! g- t+ G
12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1） (14:57)* q* S, M+ H: F
12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2） (13:45)
. I6 }0 l9 w- b* w& _12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)" K8 c% D3 @7 O
12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操 (15:50)# Q) h) o0 C+ ]9 U3 G+ e
12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操 (09:01)
N+ a8 v0 v8 n3 |, R$ n- P12-7 思考题) ]* E% ?: A/ F. _- U
; L$ z0 n8 I" F6 K8 ]
第13章 课程总结2 F/ r% m2 i% [" P' L+ o3 T" C4 L
13-1 one-stage vs two-stage (13:13)
/ S0 I6 R8 s- _8 c4 |13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)( ?- l; R/ U% W& Z! K* f' K$ \
13-3 作业节
3 Q) u# f7 u3 E7 }) F6 e- T13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)
1 v# O& j5 W; p |; H13-5 作业节
4 U0 q2 s( Y( R7 m13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37)& e4 p) ?! C+ z5 B
13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)
4 k" Y" V) {5 W6 u- t" L13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31)' ]+ W: f" j4 K0 c2 Q
13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)4 \) F3 y# Z+ m& H2 e
13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05)% o7 B, D! X0 X9 l6 [
13-11 课程总结 (19:30)
5 \+ ~1 i+ l% }
2 r' ]9 T h6 }2 s, r( w9 P〖下载地址〗$ p/ y" \! b' X; S$ z- X
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