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Python深度学习实战
6 [. j$ L/ K& x h; r' W4 ?0 e7 Q├──01.开源项目介绍 , R2 J! q# P( m5 @: F `
| ├──1-1 课程简介 .mp4 12.11M" g( f( r$ q! J& W# E4 ]
| ├──1-2 Mask-Rcnn开源项目简介 .mp4 40.08M
! [4 b8 n h; V) l| ├──1-3 开源项目数据集 .mp4 23.40M7 M% V4 Q) h% r. g1 _5 s
| └──1-4 参数配置 .mp4 62.20M
7 ?3 }. {6 o! |5 u% l6 F├──02.MaskRcnn网络框架 ) e4 c; a k3 C% h3 ]% O. o
| ├──2-1 FPN网络架构实现解读 .mp4 58.68M/ X, ^. G$ {. z& h6 {" X/ y: @
| ├──2-10 RoiPooling层的作用与目的 .mp4 36.93M
( k( |# ^& _( R& X& `| ├──2-11 RorAlign操作的效果 .mp4 27.42M
; h2 a3 o7 g' ?* t| ├──2-12 整体框架回顾 .mp4 30.93M
0 ]# {3 K) D' {+ a! u3 S| ├──2-2 FPN层特征提取原理解读 .mp4 44.46M/ ]2 M5 S2 \/ b8 ]4 A( K
| ├──2-3 生成框比例设置 .mp4 30.55M
1 T9 \& p" B) U6 L8 A b| ├──2-4 基于不同尺度特征图生成所有框 .mp4 33.37M' z& M9 O6 u0 m- ^& M' T
| ├──2-5 RPN层的作用与实现解读 .mp4 30.56M- f$ S" P. l$ s8 L1 i0 g
| ├──2-6 候选框过滤方法 .mp4 15.75M( f1 [3 z: q1 X
| ├──2-7 Proposal层实现方法 .mp4 33.06M/ {+ Z U( n' G; Y! J9 h
| ├──2-8 DetectionTarget层的作用 .mp4 26.69M T7 S+ }' V5 J U4 V' m+ S% X4 J
| └──2-9 正负样本选择与标签定义 .mp4 27.13M
3 i8 H( H7 [$ g├──03.MASK-RCNN框架 : q V6 R7 N0 v4 W/ \6 t
| ├──3-1 Labelme工具安装 .mp4 12.17M
, K' y1 D' j' q7 c, [6 h| ├──3-2 使用labelme进行数据与标签标注 .mp4 22.20M2 \2 I7 ~& B; N" X5 x5 ^
| ├──3-3 完成训练数据准备工作 .mp4 24.90M( S* @, u6 Y/ X
| ├──3-4 maskrcnn源码修改方法 .mp4 54.80M
6 a6 z* S- W' t/ _7 z7 E1 F Y* c| ├──3-5 基于标注数据训练所需任务 .mp4 33.44M
* R' p+ |4 S# K| └──3-6 测试与展示模块 .mp4 28.22M
8 n7 Q; M8 M7 e* a& L; @├──04.人体姿态识别 5 L1 d1 I1 g; M4 k- Q/ x# w4 d
| ├──4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介 .mp4 34.85M, X: z6 h; }; c
| ├──4-2 网络架构概述 .mp4 33.36M
) D/ l9 d: C f2 `% S; ?| └──4-3 流程与结果演示 .mp4 41.08M
, H7 u( u: j2 Q) |├──05.迁移学习与Resnet网络架构
0 ]- `7 M$ }" N- |1 [# z4 h| ├──5-1 迁移学习的目标 .mp4 13.29M
( `0 e# a- f* x2 J: N' P| ├──5-2 迁移学习策略 .mp4 16.08M
: z" y4 T; Y3 J2 I% |3 c7 r| ├──5-3 Resnet原理 .mp4 60.19M$ [6 C) X% ~* W
| ├──5-4 Resnet网络细节 .mp4 38.11M
6 f5 @9 L! J% s| ├──5-5 Resnet基本处理操作 .mp4 25.70M8 g, E9 A1 R a4 g: Y5 k
| ├──5-6 shortcut模块 .mp4 37.39M+ ]; ]7 z" n9 R( q" w$ v/ f0 E! g: T
| ├──5-7 加载训练好的权重 .mp4 31.69M
* i% Z0 I2 a: X| └──5-8 迁移学习效果对比 .mp4 42.61M# K E4 E, q" F3 P# E- x
├──06.物体检测FasterRcnn
& b Q+ g# P" \: j| ├──6-1 物体检测概述 .mp4 42.57M
1 ? A( h/ j/ ]- H( b. R4 J) ~5 I| ├──6-2 深度学习经典检测方法 .mp4 39.26M2 R3 o e$ N) r5 W9 l
| ├──6-3 faster-rcnn概述 .mp4 31.13M
/ ~$ O$ L X: o! Y0 I/ Z6 E/ X| ├──6-4 论文解读 .mp4 79.82M! c; K, f% I1 z: f' H" W
| ├──6-5 RPN网络架构 .mp4 70.55M3 ]$ E: \5 d8 g% ^6 L
| ├──6-6 损失函数定义 .mp4 101.14M% J& A& j$ n" F5 p. U7 N
| └──6-7 网络细节 .mp4 80.13M L {7 @' w! i+ V: ~% F
└──资料+代码 .rar 4.92G
0 I4 w, O9 A; t( j2 p8 s3 b2 w6 z u
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发表于 2023-5-30 00:54:01
