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[资源发布] Python深度学习物体实战

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发表于 2021-3-27 16:00:48 | 显示全部楼层 |阅读模式
├── MASK-RCNN/
│   ├── 第六章:物体检测-faster-rcnn/
│   │   ├── Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf
│   │   ├── faster-rcnn.pptx
│   │   ├── FasterRcnn.zip
│   │   └── iccv15_tutorial_training_rbg.pdf
│   ├── f112c9fda85536ee3eba662c9043e683.bat
│   ├── mask-rcnn.pdf
│   ├── 第二章:MaskRcnn网络框架源码详解.zip
│   ├── 第三章:基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip
│   ├── 第四章:练手小项目-人体姿态识别demo.zip
│   └── 第五章:迁移学习.zip
├── 1-1 课程简介.mp4
├── 1-2 Mask-Rcnn开源项目简介.mp4
├── 1-3 开源项目数据集.mp4
├── 1-4 参数配置.mp4
├── 2-1 FPN网络架构实现解读.mp4
├── 2-10 RoiPooling层的作用与目的.mp4
├── 2-11 RorAlign操作的效果.mp4
├── 2-12 整体框架回顾.mp4
├── 2-2 FPN层特征提取原理解读.mp4
├── 2-3 生成框比例设置.mp4
├── 2-4 基于不同尺度特征图生成所有框.mp4
├── 2-5 RPN层的作用与实现解读.mp4
├── 2-6 候选框过滤方法.mp4
├── 2-7 Proposal层实现方法.mp4
├── 2-8 DetectionTarget层的作用.mp4
├── 2-9 正负样本选择与标签定义.mp4
├── 3-1 Labelme工具安装.mp4
├── 3-2 使用labelme进行数据与标签标注.mp4
├── 3-3 完成训练数据准备工作.mp4
├── 3-4 maskrcnn源码修改方法.mp4
├── 3-5 基于标注数据训练所需任务.mp4
├── 3-6 测试与展示模块.mp4
├── 4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4
├── 4-2 网络架构概述.mp4
├── 4-3 流程与结果演示.mp4
├── 5-1 迁移学习的目标.mp4
├── 5-2 迁移学习策略.mp4
├── 5-3 Resnet原理.mp4
├── 5-4 Resnet网络细节.mp4
├── 5-5 Resnet基本处理操作.mp4
├── 5-6 shortcut模块.mp4
├── 5-7 加载训练好的权重.mp4
├── 5-8 迁移学习效果对比.mp4
├── 6-1 物体检测概述.mp4
├── 6-2 深度学习经典检测方法.mp4
├── 6-3 faster-rcnn概述.mp4
├── 6-4 论文解读.mp4
├── 6-5 RPN网络架构.mp4
├── 6-6 损失函数定义.mp4
├── 6-7 网络细节.mp4
└── 数据代码.txt
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发表于 2021-3-30 13:55:11 | 显示全部楼层
Python深度学习物体实战

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