本文作者:站长

大厂宝藏级Python深度学习+迁移学习课程 大厂Python深度学习视频教程 附课程源码

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  大厂宝藏级Python深度学习+迁移学习课程 大厂Python深度学习视频教程 附课程源码

  大厂宝藏级Python深度学习+迁移学习课程 大厂Python深度学习视频教程 附课程源码  第1张

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  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) 1-1 课程简介.mp4

  ├─(2) 1-2 Mask-Rcnn开源项目简介.mp4

  ├─(3) 1-3 开源项目数据集.mp4

  ├─(4) 1-4 参数配置.mp4

  ├─(5) 2-1 FPN网络架构实现解读.mp4

  ├─(6) 2-10 RoiPooling层的作用与目的.mp4

  ├─(7) 2-11 RorAlign操作的效果.mp4

  ├─(8) 2-12 整体框架回顾.mp4

  ├─(9) 2-2 FPN层特征提取原理解读.mp4

  ├─(10) 2-3 生成框比例设置.mp4

  ├─(11) 2-4 基于不同尺度特征图生成所有框.mp4

  ├─(12) 2-5 RPN层的作用与实现解读.mp4

  ├─(13) 2-6 候选框过滤方法.mp4

  ├─(14) 2-7 Proposal层实现方法.mp4

  ├─(15) 2-8 DetectionTarget层的作用.mp4

  ├─(16) 2-9 正负样本选择与标签定义.mp4

  ├─(17) 3-1 Labelme工具安装.mp4

  ├─(18) 3-2 使用labelme进行数据与标签标注.mp4

  ├─(19) 3-3 完成训练数据准备工作.mp4

  ├─(20) 3-4 maskrcnn源码修改方法.mp4

  ├─(21) 3-5 基于标注数据训练所需任务.mp4

  ├─(22) 3-6 测试与展示模块.mp4

  ├─(23) 4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4

  ├─(24) 4-2 网络架构概述.mp4

  ├─(25) 4-3 流程与结果演示.mp4

  ├─(26) 5-1 迁移学习的目标.mp4

  ├─(27) 5-2 迁移学习策略.mp4

  ├─(28) 5-3 Resnet原理.mp4

  ├─(29) 5-4 Resnet网络细节.mp4

  ├─(30) 5-5 Resnet基本处理操作.mp4

  ├─(31) 5-6 shortcut模块.mp4

  ├─(32) 5-7 加载训练好的权重.mp4

  ├─(33) 5-8 迁移学习效果对比.mp4

  ├─(34) 6-1 物体检测概述.mp4

  ├─(35) 6-2 深度学习经典检测方法.mp4

  ├─(36) 6-3 faster-rcnn概述.mp4

  ├─(37) 6-4 论文解读.mp4

  ├─(38) 6-5 RPN网络架构.mp4

  ├─(39) 6-6 损失函数定义.mp4

  ├─(40) 6-7 网络细节.mp4

  (1)\课件源码Python深度学习物体实战;目录中文件数:0个

  (2)\课件源码Python深度学习物体实战\MASK-RCNN;目录中文件数:6个

  ├─(41) f112c9fda85536ee3eba662c9043e683.bat

  ├─(42) mask-rcnn.pdf

  ├─(43) 第三章:基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip

  ├─(44) 第二章:MaskRcnn网络框架源码详解.zip

  ├─(45) 第五章:迁移学习.zip

  ├─(46) 第四章:练手小项目-人体姿态识别demo.zip

  (3)\课件源码Python深度学习物体实战\MASK-RCNN\第六章:物体检测-faster-rcnn;目录中文件数:4个

  ├─(47) Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf

  ├─(48) faster-rcnn.pptx

  ├─(49) FasterRcnn.zip

  ├─(50) iccv15_tutorial_training_rbg.pdf

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作者:站长本文地址:https://www.xiazai.red/post/93171.html发布于 2022-08-01
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