大厂Python深度学习视频教程

课程介绍

宝藏级的Python深度学习到迁移学习课程实战,课程将以最快的速度帮助同学们构建整体的深度学习与网络架构,课程内容包括了Mask-Rcnn开源项目,FPN网络架构实现解读,RorAlign操作,RoiPooling层解读,DetectionTarget层的作用,迁移学习策略,物体检测概述,RPN网络架构等非常有用的内容。

课程目录:

1-1课程简介

1-2Mask-Rcnn开源项目简介

1-3开源项目数据集

1-4参数配置

2-1FPN网络架构实现解读

2-2FPN层特征提取原理解读

2-3生成框比例设置

2-4基于不同尺度特征图生成所有框

2-5RPN层的作用与实现解读

2-6候选框过滤方法

2-7Proposal层实现方法

2-8DetectionTarget层的作用

2-9正负样本选择与标签定义

2-10RoiPooling层的作用与目的

2-11RorAlign操作的效果

2-12整体框架回顾

3-1Labelme工具安装

3-2使用labelme进行数据与标签标注

3-3完成训练数据准备工作

3-4maskrcnn源码修改方法

3-5基于标注数据训练所需任务

3-6测试与展示模块

4-1COCO数据集与人体姿态识别简介

4-2网络架构概述

4-3流程与结果演示

5-1迁移学习的目标

5-2迁移学习策略

5-3Resnet原理

5-4Resnet网络细节

5-5Resnet基本处理操作

5-6shortcut模块

5-7加载训练好的权重

5-8迁移学习效果对比

6-1物体检测概述

6-2深度学习经典检测方法

6-3faster-rcnn概述

6-4论文解读

6-5RPN网络架构

6-6损失函数定义

6-7网络细节

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