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Python深度学习实战
+ ?' s8 M. F2 c. R0 p+ A: X├──01.开源项目介绍
- V# j: }% ~5 b4 X1 K! N/ H! h| ├──1-1 课程简介 .mp4 12.11M# W- P+ v1 e* ?' L' I
| ├──1-2 Mask-Rcnn开源项目简介 .mp4 40.08M4 C. h% P: u5 {1 e+ m/ v
| ├──1-3 开源项目数据集 .mp4 23.40M
: q* z. {1 @, \| └──1-4 参数配置 .mp4 62.20M
* V+ k6 ~- t# O3 s3 i5 S├──02.MaskRcnn网络框架 / j1 f) J7 S( X& a7 D* c4 J
| ├──2-1 FPN网络架构实现解读 .mp4 58.68M# G) T, J; ~7 @% U& j1 }( } |
| ├──2-10 RoiPooling层的作用与目的 .mp4 36.93M, N; P% r0 F: M6 ?8 I& A* H
| ├──2-11 RorAlign操作的效果 .mp4 27.42M
! M4 u: B7 i" f# S5 c' S% `7 Q| ├──2-12 整体框架回顾 .mp4 30.93M5 N9 e* W9 M7 e% k$ a. W* I( R! \* R
| ├──2-2 FPN层特征提取原理解读 .mp4 44.46M S3 o9 h( Z4 z' E* |
| ├──2-3 生成框比例设置 .mp4 30.55M
3 F+ u) R$ s; f3 R| ├──2-4 基于不同尺度特征图生成所有框 .mp4 33.37M
% @' s# B! Z. ~/ || ├──2-5 RPN层的作用与实现解读 .mp4 30.56M
& s. C) F& `+ \; `, r6 W G% `| ├──2-6 候选框过滤方法 .mp4 15.75M
, U0 K! F3 {7 A9 c( A2 ]0 Z| ├──2-7 Proposal层实现方法 .mp4 33.06M- b& b% T) W9 L2 @1 L1 G4 f! x
| ├──2-8 DetectionTarget层的作用 .mp4 26.69M
: R" v3 y6 b, ]+ g) h9 X| └──2-9 正负样本选择与标签定义 .mp4 27.13M, Y# V& @ ^. T& u% ^3 l; X% `# d
├──03.MASK-RCNN框架
4 O# L2 z2 n( O2 w4 u- `| ├──3-1 Labelme工具安装 .mp4 12.17M
4 Q. B2 ~& \, k& G; o* R" f4 U| ├──3-2 使用labelme进行数据与标签标注 .mp4 22.20M
$ @4 f1 s8 Y2 E| ├──3-3 完成训练数据准备工作 .mp4 24.90M
4 M4 w7 F$ L9 T2 {) \% h1 G" R* \| ├──3-4 maskrcnn源码修改方法 .mp4 54.80M7 g3 B) L9 v' a5 X3 u& Q/ U! A
| ├──3-5 基于标注数据训练所需任务 .mp4 33.44M( r9 a) u! [' h. _* D0 M
| └──3-6 测试与展示模块 .mp4 28.22M: \2 J& Y2 L7 t: w! x5 f
├──04.人体姿态识别 2 p3 {9 T* ~; U6 Q! i: \% v
| ├──4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介 .mp4 34.85M' o7 J3 A) @/ z8 |1 [
| ├──4-2 网络架构概述 .mp4 33.36M
& u) Q |7 y2 E1 f# d' j0 J" ]| └──4-3 流程与结果演示 .mp4 41.08M
0 G5 ^4 _ ^' r9 a7 l├──05.迁移学习与Resnet网络架构
# Y) ] o# F: ?. a; Y6 p. b% || ├──5-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M
, y0 C$ D' e m| ├──5-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M: L. B6 R. q$ v" y' Y5 G
| ├──5-3 Resnet原理 .mp4 60.19M
* C" [, D/ [( ^9 `7 |- V4 v| ├──5-4 Resnet网络细节 .mp4 38.11M! U" E2 O4 O! ~) U* O
| ├──5-5 Resnet基本处理操作 .mp4 25.70M
' U% R% M1 i" n- k, T| ├──5-6 shortcut模块 .mp4 37.39M
* I1 h- g! U ^2 J4 Q/ `| ├──5-7 加载训练好的权重 .mp4 31.69M
# O. v- `: X+ s" Q4 i7 _, Q/ {- @| └──5-8 迁移学习效果对比 .mp4 42.61M) q# ?/ m0 b4 [% o
├──06.物体检测FasterRcnn
- m3 n( n0 t# S: u9 i| ├──6-1 物体检测概述 .mp4 42.57M
8 r; o( _* h) ?$ F6 @* ]| ├──6-2 深度学习经典检测方法 .mp4 39.26M
8 V7 w) E+ R: p H. k| ├──6-3 faster-rcnn概述 .mp4 31.13M
1 Q1 y5 J7 t( o& O) L| ├──6-4 论文解读 .mp4 79.82M
( J. h( \* d- b2 y. H; P* }| ├──6-5 RPN网络架构 .mp4 70.55M' D" Z) a( \" M2 C/ S/ W$ n0 L
| ├──6-6 损失函数定义 .mp4 101.14M
! ?3 B* F: f; p7 Y7 S| └──6-7 网络细节 .mp4 80.13M
( Y" K$ f- }' a1 N6 c└──资料+代码 .rar 4.92G' n! V+ ~ p3 V! U. G
: K6 O, p3 l9 a2 w! |/ d
( x1 i7 r5 s- f) X8 X/ A2 e9 G; b$ b7 J% g% K
$ F# `1 c$ ? }! |3 \5 B0 j! p4 [! q3 v* m/ X+ c
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发表于 2023-5-30 00:54:01
