. z. ?! Z2 _$ p; d2 M7 I8 V7 |
" ^' i) r( r3 ]3 I〖课程介绍〗* N) p; {# S( 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。
5 l, M) J/ |( m
. j9 m7 G$ _/ `' c8 k〖课程目录〗; g& `, X; L: D: ^& t4 w4 c% p
第1章 课程介绍 试看9 r! q$ a& y* t2 |( j( a" \
1-1 课程导学 (22:58)试看
3 p: `. w7 j) o8 m* s, S9 p( c/ E& U# U+ S
第2章 目标检测算法基础介绍
' P+ c ~/ d( p* l5 ?. Z7 V2-1 目标检测问题定义 (12:10) V, X$ [) A! y4 l
2-2 目标检测问题方法 (15:11)0 x1 N% L4 w$ ^8 [# _
2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33)
* A* t! @& F. k' w# t7 L7 j. t2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测） (08:58)( v7 O3 \# Z, h: u/ I* X
2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv） (09:21)3 v2 Z5 N7 d6 v4 x/ O! L7 C
2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测） (06:34)
7 }3 |1 I2 y( Q! b7 X6 x% c- ?+ \2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法） (05:54)
, S* D: e! C8 ^* X2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法 (08:25): b6 X- C9 T9 o, C2 t
2-9 Two-stage核心组件 (21:06)0 ?. l$ u1 b. }& G# V9 x
2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)6 T1 x) r' F+ J
2-11 One-stage核心组件 (18:52)
9 n6 `0 R' k2 Z2 {, c- u2 w2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)
) t& ^& ^! { }: @! ~' |2-13 作业节5 C0 S: ~" N/ a4 f5 F9 z% }
$ R) }! N+ P' N0 Z+ m1 G. h第3章 SSD系列算法原理精讲 试看& Q# P. ?& j9 I2 b+ S7 ~5 s; ~
3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测） (12:18)试看5 ], x- |9 ]; f z
3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)
; X9 E' a @, `3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29)
2 Z; V; T5 e" h1 y& ^: F3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)
9 f; y {* T$ D7 T, U, r6 {+ A7 v3-5 思考题
+ R. L: [) a. Q# y- _+ M
! y. y/ f" P1 Q) G! g3 @: H第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看1 o0 s; r$ E1 G8 }
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)
3 ^4 {4 o$ v2 R: l5 d4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)
8 v, I: o+ X1 l: R2 H. {4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)
. z8 a/ m6 I2 x% _: `/ k% u4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29)/ k9 e# N ^1 ~$ q! s/ R6 _5 |' T
4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)4 @. u7 c/ t1 n' q& {
4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)% Z6 z6 x, \6 x5 g+ ~
4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)
3 o1 X. u/ N9 R6 L* q& r& O- I4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58)
! q% ~7 j7 }7 s0 _4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47) y( U* X' a- Q4 C- F! k
4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31)) ~% b9 l" M: x `+ b
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
/ C* @% D7 T+ J0 @" y( c4-12 思考题$ U8 |+ Z/ J( ]- I$ O* m
* Z7 r) @& {* G7 f第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲
) s& K Z$ Q) s" S3 V& Z5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)* Y# ^3 |" \% [4 F0 p1 `
5-2 RCNN介绍 (14:19)
0 l$ {6 J8 M! i6 i5-3 SPPNet介绍 (10:23)
9 _+ G; l& q$ S4 x6 \5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)& R; U* v. }: h1 `/ A+ E
5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)
5 b; |2 [) p% b F! ]' r: d1 I5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35)
9 y4 S8 ^4 I+ D9 n- I$ ^+ y; A5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00)
* y8 Y2 K/ t% s5-8 思考题/ |6 \4 W& w: d
8 o0 B" Y3 V% M% a/ N! x第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战
5 W0 l* ~. h/ k6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04)0 k" R- z; `8 u5 w' K( f& A. t" H
6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22)
4 w0 A( \ D8 d: a9 l! w1 k3 I6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13): Q4 q2 ~$ |: B1 g$ }" |* {# ^
6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)& J, @3 A; ]: L" ~; V, E
6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51)
8 q5 T" W) e9 R4 L3 ?, C6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)+ [* T: U. Y, R6 ]+ }4 S7 ]
6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)" e+ \" S) B8 B; D, t
6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38)* p2 c$ ]& W2 P: k* y* n
6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47)
7 ?' ?: B1 ^ b; j9 l G' M6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58)
% f+ Y9 ]2 }( J% z: _& R& x {6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25)( v* J' a& a5 Z4 Y+ [1 j; D# Z' c* f( z
6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)
2 c. ~ T5 [5 A$ R$ Y: t8 Z% y6-13 思考题
, r6 h, P8 ?9 P" F, r. N# e
4 h/ w L/ P" W3 t+ \' Y# w第7章 YOLO系列算法原理精讲% }* D8 M4 x) R& Q
7-1 Yolov1算法 (21:28)& F3 D; H! d7 i3 q
7-2 Yolov2算法（1） (12:38)% ]) q- Y$ `0 A: P
7-3 Yolov2算法（2） (11:42)6 J b: ^4 k( b( H' B* d
7-4 Yolo9000算法 (05:12)! I& ^# a1 v! y: w- z1 u& d
7-5 Yolov3算法 (10:44)! d: S& p+ a- v/ K2 b9 L
7-6 思考题
. f* L \/ \0 X; m/ J* S# M
0 x! c ^: J: m/ s第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战$ a5 e5 R' w3 L: n$ j' W- Y
8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)
4 H& R$ N" m# P1 \+ [2 R% } H; Y, l8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)
* U. u* f! X/ b x( G+ f8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54)
' Y9 P$ I' _, X: D8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06)
: g7 d9 @9 ^0 \5 `8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08), F' U& \: P6 x% \. `5 f# y
8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15)% I% i$ i& X# W* b4 ^1 S G
8-7 思考题! q+ A1 }; k/ V5 k% ~
; ~; Q& n3 M5 S; g; _8 K, r, r1 d
第9章 文本检测系列算法原理精讲
) D: F, q( k0 z- p! q9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50)
7 Y1 E7 r7 C/ _7 h7 Q3 p& J9-2 CTPN模型 (10:38)
4 k4 ]( ^! x# X# O, {1 `* @2 ~9-3 RRPN模型 (19:11); w$ y$ Y! Q, l. r) \
9-4 FTSN模型 (11:41)
& I; H! f4 R+ y+ W0 ?9-5 DMPNet模型 (15:56)
3 C& I9 w) a% N: y" Y0 o9-6 EAST模型 (09:17)! I. J% M+ x/ d6 w! Y4 o" g O7 S
9-7 SegLink模型 (13:01)
$ G9 o5 @( e$ b% v n: d6 d9-8 PixelLink模型 (16:35)
2 |: |1 K8 j! I0 ]1 j( b6 B9-9 Textboxes讲解 (18:41)4 V0 r$ e2 k+ e Q. M
9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)
5 R# O' I/ Y* Z9-11 文本检测常见数据集 (21:16)- ^- c! T0 e" ^- |: ]
9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)6 O2 c3 J1 V- v I4 S
9-13 作业节
% N# B; Z0 g# I5 U& i) l! y# S5 u- J2 n
8 Q' G- X) x, ^) Q, f* l) r/ a第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战
; l* E) j/ u) d( l8 J( _10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26). a1 G( h, I& k
10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00)
" T- I/ v4 `3 @# y+ Y10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)
) M3 y# @ z+ L5 ~- |2 |: Q* G10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)
- Y) ~. e- F0 Z$ G i' |& q) i10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26)
8 s6 c" K. b' A) O0 w10-6 作业节
; B0 X, N. B1 g7 T
( b* v# f# h. r8 H$ s第11章 多任务网络原理介绍
- {/ @2 u6 N* E/ J11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)
: o& k: f5 q5 n5 t3 p9 H7 h11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)7 Y6 |7 }8 S; g& E7 M3 Z
11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30)7 s* u! \) [, H* x
11-4 思考题/ n, s% I. G! g+ s
5 v" ] H% [* l k+ r5 s" 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
! j1 L9 [- s4 J4 p, L h. Q, S& E12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)
8 k) Q# r2 o8 p) u12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1） (14:57)& y- \8 L7 f5 v. ^: k8 n6 A
12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2） (13:45)
3 T5 X" i+ S2 O12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)
' P( \% p4 j* J5 w4 B( f; ?12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操 (15:50)
Q+ m7 p! M( A, }12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操 (09:01); U: g* B8 o0 \; ?
12-7 思考题4 E0 c& M1 Y! k' n$ G' v
, I. P% i+ ], K! e F0 J% |' h
第13章 课程总结
0 H: i* ]2 v8 T' Z/ `' v13-1 one-stage vs two-stage (13:13)' U" z; ?5 L9 f& h3 |
13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)8 i" S! z @* I* o- q5 j+ M9 _
13-3 作业节
8 S; M7 H- j& }+ z5 n0 c# e13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)5 g- y6 k' Y3 p' e! V: X0 g8 b
13-5 作业节
: |- R' F! V( R' a13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37)
. L1 |1 S% j B5 l8 g6 Q: V8 S13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)9 [% j( R9 p4 u! W* k- j# p7 G8 |4 D
13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31)
" y# l2 l1 u9 w13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)
; J+ x6 z5 R5 k/ d( C7 K& f: t13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05)
2 C" k) T% |$ M4 B13-11 课程总结 (19:30)
; d+ Y& V: N' d. T" X! h* w- ?; t* J: R' a+ H
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