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Python深度学习实战
) h% v0 h8 Z) ?9 _7 `├──01.开源项目介绍
. p/ U4 j4 F" D. V$ C| ├──1-1 课程简介 .mp4 12.11M
5 p4 w4 k, |8 W, O8 H| ├──1-2 Mask-Rcnn开源项目简介 .mp4 40.08M* a; O6 d6 O8 s# L
| ├──1-3 开源项目数据集 .mp4 23.40M+ J' k. g Z: `$ E5 S: ^" ?
| └──1-4 参数配置 .mp4 62.20M' n1 V$ A/ \8 T& l+ p
├──02.MaskRcnn网络框架
2 b+ R. z v! c% M4 H2 }5 Z3 z( p| ├──2-1 FPN网络架构实现解读 .mp4 58.68M
: I0 H F1 M! e1 s/ i& L' o" y| ├──2-10 RoiPooling层的作用与目的 .mp4 36.93M1 F( r4 `* H# }3 [6 s
| ├──2-11 RorAlign操作的效果 .mp4 27.42M* ^+ K+ t6 `2 |
| ├──2-12 整体框架回顾 .mp4 30.93M
' U1 _/ d' _- R/ U$ C$ B$ x| ├──2-2 FPN层特征提取原理解读 .mp4 44.46M
0 \0 P; ^. f2 R. M. j: e, r| ├──2-3 生成框比例设置 .mp4 30.55M" j% Q- G8 {5 V+ W \
| ├──2-4 基于不同尺度特征图生成所有框 .mp4 33.37M
8 V! r0 C6 }; }7 W| ├──2-5 RPN层的作用与实现解读 .mp4 30.56M# M- Y$ k) ^6 L7 @
| ├──2-6 候选框过滤方法 .mp4 15.75M7 i3 G. F4 H9 Y- ^. ` Q7 M! `0 q7 O
| ├──2-7 Proposal层实现方法 .mp4 33.06M2 u( Q3 Y7 Z& j* G
| ├──2-8 DetectionTarget层的作用 .mp4 26.69M) F$ t$ Y! q( C6 U/ a' V
| └──2-9 正负样本选择与标签定义 .mp4 27.13M& I- B* G+ g' h( n Y- B
├──03.MASK-RCNN框架
$ h8 B5 `5 d/ u2 _' V| ├──3-1 Labelme工具安装 .mp4 12.17M
! `3 I$ S3 l# M# Q8 M8 R| ├──3-2 使用labelme进行数据与标签标注 .mp4 22.20M
* l. U7 p& C4 e" [( _5 |7 g| ├──3-3 完成训练数据准备工作 .mp4 24.90M
$ H& y# q2 ~" [5 a# M& {1 y| ├──3-4 maskrcnn源码修改方法 .mp4 54.80M
) w) p! s1 g8 A' k6 n| ├──3-5 基于标注数据训练所需任务 .mp4 33.44M1 u2 I( z% p/ j, b! j+ W: T
| └──3-6 测试与展示模块 .mp4 28.22M
0 C. \( M M$ }3 o├──04.人体姿态识别
* z7 d; \0 h3 }/ d6 o3 E9 U| ├──4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介 .mp4 34.85M) Z! P* K$ j3 s
| ├──4-2 网络架构概述 .mp4 33.36M D! x3 S+ U2 _2 O& h' W
| └──4-3 流程与结果演示 .mp4 41.08M
$ J# Q6 A O* C+ ], w/ X7 J$ r├──05.迁移学习与Resnet网络架构 ! Z* r4 d, G. ^1 S d6 J9 y
| ├──5-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M8 p/ r8 r' R) b! d) s+ ]* Z0 p
| ├──5-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M* `* A! s) ]" E r6 }( V
| ├──5-3 Resnet原理 .mp4 60.19M( X0 W$ R( Q' G( {4 a5 F
| ├──5-4 Resnet网络细节 .mp4 38.11M
7 ?3 M# [; ~( \8 r2 e+ z, r5 A9 w| ├──5-5 Resnet基本处理操作 .mp4 25.70M
, C( j+ v9 I# Q2 C# x5 w| ├──5-6 shortcut模块 .mp4 37.39M
( D' \- v2 N: | E4 K, t y0 h| ├──5-7 加载训练好的权重 .mp4 31.69M$ ~5 J) D3 d* s3 ^$ \# L! E
| └──5-8 迁移学习效果对比 .mp4 42.61M
n/ K" A# H+ D6 c2 @├──06.物体检测FasterRcnn 3 Y N( _/ o1 [' B Q' Q
| ├──6-1 物体检测概述 .mp4 42.57M5 A( X% C! \. s
| ├──6-2 深度学习经典检测方法 .mp4 39.26M3 q0 x5 ^ E' i. D; t+ m
| ├──6-3 faster-rcnn概述 .mp4 31.13M
1 h& Z9 b6 @' \, c8 D- G| ├──6-4 论文解读 .mp4 79.82M
j$ g+ D; V2 R0 {) H9 x( V8 X| ├──6-5 RPN网络架构 .mp4 70.55M0 _# V/ ~2 O& n0 t5 E9 b
| ├──6-6 损失函数定义 .mp4 101.14M: {: ?, i4 a+ ? a, Q5 X& ]
| └──6-7 网络细节 .mp4 80.13M
6 s. V0 U1 X3 l3 [- i. d& P, J8 u└──资料+代码 .rar 4.92G6 P j5 I- p! N+ T5 |" |+ B5 @0 p
2 l6 f: y7 a. H& u: a4 }$ T; P5 X4 J4 f5 Y& F
1 n9 }" D. U* V5 q/ O1 w4 O6 V: M( D3 t4 \! I9 I3 S
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发表于 2023-5-30 00:54:01
