利用keras从头实现Faster R-cnn视频课程

课程目标:通过本课程的学习,不仅能掌握fasterRCNN训练原理,而且能极大提高深度学习的代码能力。

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4.3分 共9课时,共5小时29分钟
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课程目标

通过本课程的学习,不仅能掌握fasterRCNN训练原理,而且能极大提高深度学习的代码能力。

适用人群

本课程适用于对深度学习及其在计算机视觉领域的应用等内容感兴趣的高校学生或者工程技术人员。

课程简介

课程详情无qq版.jpg


1基于keras的fasterRcnn的实现 之RPN初探 [免费试看]
33:36
2如何用keras构建多输入-多输出-多自定义loss的模型
33:29
3RPN的实现之神经网络部分的实现
50:57
4RPN的实现之loss函数的实现&RPN在自定义数据集的训练
58:36
5两个重要的层1:proposal 层的实现(1)
29:42
6两个重要的层1:proposal 层的实现(2)
39:41
7两个重要的层2:detection target
29:17
8完整fasterRCNN的封装(1)
32:37
9完整fasterRCNN的封装(2)
21:51
讲师介绍
刘镇硕
讲师评分4.3分
图像算法专家,作为核心研发人员参与多个计算机视觉类深度学习项目。在物体分类、物体检测、生成对抗等深度学习方向均有丰富的实战经验。
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