Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读

课程目标:掌握基于深度学习的物体检测基本原理,熟悉faster-rcnn架构原理,配置好环境进行源码学习。

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4.6分 共16课时,共4小时11分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

掌握基于深度学习的物体检测基本原理,熟悉faster-rcnn架构原理,配置好环境进行源码学习。

适用人群

熟悉tensorflow与深度学习的同学们

课程简介

课程首先讲解物体检测的初期算法,对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法,对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读,对于框架的选择,大家可以看需求而选择,在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现,大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可,无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境,逐行进行debug操作,再配合上论文,这样才能更好的学习faster-rcnn算法的思想与实现方法。

第一章三代物体检测算法概述
3节41分钟
1-1物体检测概述 [免费试看]
13:27
1-2深度学习经典检测方法
17:11
1-3faster-rcnn概述
11:21
第二章faster-rcnn论文解读
4节1小时11分钟
2-1论文概述
16:07
2-2RPN网络结构
18:32
2-3损失函数定义
20:26
2-4网络细节
16:10
第三章tensorflow版本实现解读
9节2小时18分钟
3-1环境配置概述
19:16
3-2项目配置
13:29
3-3数据加载
12:59
3-4数据变换
09:35
3-5完成数据读取
18:57
3-6特征提取VGG
12:27
3-7RPN层
17:45
3-8提取网络细节
16:13
3-9网络迭代训练
17:44
讲师介绍
唐宇迪
讲师评分4.9分
同济大学硕士,华东理工大学博士,精通机器学习算法,主攻计算机视觉方向,著有《跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战》,线上选课学员30W+,累计开发课程50余门覆盖人工智能热门方向。联通,移动,中信等公司特邀企业培训导师,全国高校教师培训讲师,开展线下与直播培训百余场,具有丰富的授课经验。课程风格通俗易懂,擅长有最接地气的方式讲解复杂的算法问题。
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