深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲

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+ l, j4 u& W# V+ `
〖课程介绍〗& }2 U7 R2 [7 J0 {, n. o
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。
4 m& l! s( a# X: H* H
$ {' M0 O! i# ^& h: H% i〖课程目录〗
/ V' |. M, f. L第1章 课程介绍 试看
. K8 B0 M& e7 e% G: B  b1-1 课程导学 (22:58)试看
% g: X( B! Q" d! t7 k
! v) y  T% [. f" a5 ?; s第2章 目标检测算法基础介绍
0 ^3 E7 K. b; t5 R% f7 ~/ {. m2-1 目标检测问题定义 (12:10)
+ T4 D/ \$ B, ]* g3 T5 D2 |2-2 目标检测问题方法 (15:11)# l  h9 Y7 ]& f: z
2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33)
- K7 s4 @/ `3 y! x) [: s4 ^2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones(人脸检测) (08:58)
' q+ [$ o2 d/ l2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM(行人检测、Opencv) (09:21)
1 }1 j  C; `3 |  K1 M5 ^2-6 常见传统目标检测方法-DPM(物体检测) (06:34)
: X; R8 L; K9 P5 b0 _9 Y2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS(非极大值抑制算法) (05:54)
0 p6 [+ e2 e" m$ p9 O# x3 Z: M2-8 Two-stage基本介绍,流程与常见算法 (08:25)' q+ X, A" e6 H1 N& {  m
2-9 Two-stage核心组件 (21:06)
4 Z9 y4 [6 k: {8 z  V9 \2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)6 M) b$ [: J! W9 b0 ?
2-11 One-stage核心组件 (18:52)
& ]8 k) g$ {6 P4 U2 {! B2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)
8 T) Z2 Z+ L; `/ z- Z6 ?2-13 作业节! h6 ^4 ?% m0 R

/ w4 @& v) s9 k4 ?! g) r第3章 SSD系列算法原理精讲 试看
: y7 k) ]6 e) C1 F9 T3-1 SSD系列算法介绍(主干网络、多尺度Feature Map预测) (12:18)试看
3 y) H9 G. q3 G7 }3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)
' K/ u$ q! h3 H, ~: Y1 b( i3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29)
1 e" t/ v# e. w3 Y+ o3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)
/ }, U" N2 G8 V2 H7 g3-5 思考题, w4 R$ o- S2 w  [9 {8 h
. }4 Z; a# [* ^; \
第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看2 ?8 F+ P: W7 Q: w/ E
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)- T. ~# }: N( F5 Q/ B3 S
4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)
- ?  {% K7 Y5 B6 G1 ~7 P4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)
4 J( v4 F0 J; l" @4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29)
' k' h. D. C  i; h, v& D; r4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)9 r' T5 A4 H2 k3 ?2 C! [( u! R. e/ l  A
4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)0 [' h( N5 B' r5 C
4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)1 S4 j8 `/ ?! `9 t: m  S& L* V; d
4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58)) ^, T2 b. R9 r0 x7 I& J  J8 V( `
4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47)2 `' K" X: b3 V- B1 R  S+ |3 R' r
4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31)" W- o+ M, Z4 H3 d, N8 m
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
! Z; i/ ^, C' \  y# _, ~* w+ H4-12 思考题
5 [5 w& N. \4 S! ^8 m1 h
: j7 b7 H+ w: d* i! @第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲0 I9 o0 Q: x3 Z5 n+ W2 M, @
5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)* E+ ^7 F& v/ Q3 ^" S0 m
5-2 RCNN介绍 (14:19)+ Y- h: D  k" g5 F# B
5-3 SPPNet介绍 (10:23)" {) w( d6 l4 P! B9 H# l
5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)/ h7 S  \' x- c( l0 s: q
5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)
% a, }* g# Q2 b) k& i3 ~  ?. g5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35)
9 O4 O4 Q- l# Z: l% h5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00)% X2 Q0 p2 |; f8 n1 e4 A' h( \
5-8 思考题, F; U2 o" M& q& h1 L

0 ]' w  G9 m: l+ Z第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战/ u' ?6 G# J0 o4 N( u0 s
6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04)
3 F' Y3 o0 K5 r6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22)
" q: [) u! B1 o$ j9 u& _6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13)
" F5 i$ I( m5 r8 F6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)
# a( m0 g( r' S" j6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51); }, |& m2 P- A! g4 z6 O
6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)8 [) ^2 C6 [+ M; S3 p) b2 e
6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)
" I* S* L4 I; H2 Q* @6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38)/ P) ^; d& F5 N! K
6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47)
8 P. {8 q' d) a: {6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58)
, Y" ^# k6 n7 @1 R- Q6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25), `2 a" D9 @: S+ i8 E4 d
6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)
4 w/ V  f# T% X' R& e' K6-13 思考题
" \8 u/ i5 M" e+ ?, W  H
3 W2 [( E- X( N4 F' }1 c& X第7章 YOLO系列算法原理精讲6 @, \0 e( N! Z( g: j$ k7 R
7-1 Yolov1算法 (21:28)0 G7 r6 _/ G1 {# F  R
7-2 Yolov2算法(1) (12:38)
+ s$ i) D9 i9 |( M7-3 Yolov2算法(2) (11:42)
7 I0 n; Q0 f5 c# {$ E7-4 Yolo9000算法 (05:12)
/ I) R. S- s9 s0 a5 \7-5 Yolov3算法 (10:44)
+ p0 Z/ X& y9 k; ?( i3 t7-6 思考题9 K% `$ {4 {5 o4 U

5 J; R: ?% I, I* M6 e第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战( b5 t1 N% n3 x1 J8 p1 P
8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)3 o  R; @+ Z5 P8 j$ L& q. g
8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)
% C- w) C' a6 {, R8 O' X) ]+ a- t8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54). U# [# }( q$ N: G# G! f
8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06)
1 C% x' W% T7 T* L, V& }6 z# u8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08)
; s* g  L: A  {! q6 @; G8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15)' O  ?7 t. i3 K0 l- G: z. K
8-7 思考题4 _4 c$ K+ `& @, j8 D3 d, F$ h
9 R, l# ]" `7 n: E* C  s
第9章 文本检测系列算法原理精讲% L0 Y1 l; F. E0 q; T
9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50)2 S" k& Y+ t9 Y+ K. Q. g8 y7 X
9-2 CTPN模型 (10:38)* e" t4 @6 x" t
9-3 RRPN模型 (19:11)
. p4 ?5 U" o  f# h: h* F0 U9-4 FTSN模型 (11:41), u3 z# _1 u: [
9-5 DMPNet模型 (15:56)
% I1 d) {" n" Y4 S1 F; G9 ^9-6 EAST模型 (09:17)
7 t' @. g" U% B  f: Q& `9-7 SegLink模型 (13:01)
8 y! m& _0 C# i7 ?9-8 PixelLink模型 (16:35)# I$ V0 Y3 |; M, G. d6 H3 @
9-9 Textboxes讲解 (18:41)
0 ~1 i( D3 E' O9 Z/ S" \. {9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)
, Y. P6 [( ~; b+ m1 S/ Z( s- l9-11 文本检测常见数据集 (21:16)  c/ q# C9 _+ t
9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)1 s- }8 S2 X4 a1 `! Z
9-13 作业节/ U& p3 _. ]% {

7 W7 Z$ i' C: n  B+ F, G% Q( r第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战0 Y* x/ `, X2 u, \) f
10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26)
9 x: [7 U& K7 Y) u9 h3 f10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00)
5 e+ {4 u! B% G10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)
/ Q1 p) E' A6 m10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)
) ~3 I' L2 n$ z6 f10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26)1 d3 |  z8 F: ~) S
10-6 作业节
3 H: W! ?, q2 Z7 p# p; _$ v4 C
/ u- N0 @7 x: M7 P第11章 多任务网络原理介绍
$ E9 ?% g" [' ~* P+ [/ H9 W& }. L11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)
: z- @- P% S0 m; p! c11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)+ n: \; e$ W- r
11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30)
( Q$ }$ G$ ]* M0 S11-4 思考题
* q( J; k) A1 t! w7 x9 C! f  ^
. V* F) R. m; I: C' a; ]: n0 g第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战8 U' E4 Y1 b9 G# V# V: k1 f  k. Q
12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)( q2 l3 E' j  L% P8 t
12-2 MTCNN数据打包(PNet、RNet、ONet)实操(1) (14:57)1 o# o: E$ g5 _
12-3 MTCNN数据打包(PNet、RNet、ONet)实操(2) (13:45)4 m9 D" g" |1 Q* \, [1 q! R
12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)- l5 Y2 _; v' q- j6 R) v: R$ ?
12-5 MTCNN模型训练(PNet、RNet、ONet)实操 (15:50)
3 C, @: S8 d/ r+ B8 x12-6 MTCNN模型(PNet、RNet、ONet)测试实操 (09:01)
3 o& x& B' ~* u( n! E7 R4 M  e; I12-7 思考题% h1 ^8 d" J( ^4 h" L4 I

7 Q8 O: @: m: |: W4 ~9 {第13章 课程总结5 y3 J' V! B( ]' |. L( Q8 y
13-1 one-stage vs two-stage (13:13)0 a2 P* f  {; p) i: p; u5 i7 Z
13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)
4 r% D2 o9 f7 b+ G13-3 作业节
7 y0 e8 ^+ Q+ d% Y' h& y; @# a13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)/ v& A% j& F1 w/ D. I7 I
13-5 作业节+ X  L  t; f2 Y' p# U' F" D1 {  [
13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37); _) E4 m+ G7 Q5 c
13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)- H% f% ~+ ^& N
13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31)
1 O% F' S$ d* Z  k6 y& @13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)
8 s+ l+ k3 U% B  x/ o5 |13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05)
: l4 ~, D; V* W2 N13-11 课程总结 (19:30). `4 l- M" {& A, n

" R6 ?9 S+ s0 y" }- z. Y〖下载地址〗; w$ U+ I3 b( C/ Y. N
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ustc1234 | 2021-5-4 08:51:07 | 显示全部楼层
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2583151529 | 2021-5-4 10:11:17 | 显示全部楼层
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xiaoyou | 2022-9-30 10:55:09 | 显示全部楼层
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modalogy | 2024-12-5 08:42:32 | 显示全部楼层
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