, o4 M6 L" J! k9 o8 l" u) H
2 b' W, @& }# `6 j- s〖课程介绍〗) u' ~ G6 [2 o( {
课程从算法角度出发，对各个模型进行全面细致的讲解，并结合人脸检测、物体检测、行人车辆检测、文本检测等项目，熟悉算法工程师在工作中会接触到的数据打包、网络训练、测试等问题,一步步带大家了解和完成目标检测实战案例，尽快进入深度学习领域。
. a1 Z' D0 I4 X" I, k0 d d
6 u7 ?1 r( d4 {〖课程目录〗1 E, h+ a7 Y/ _9 [( E
第1章 课程介绍 试看8 ? e' M8 r9 ^) f" T4 X
1-1 课程导学 (22:58)试看
, S: t, V0 T7 D
* B% f3 k" C. z+ I# L第2章 目标检测算法基础介绍
( y& Y8 p9 ~5 h+ t" \2-1 目标检测问题定义 (12:10)
4 c. T% B2 ]5 m* ^; L7 n2-2 目标检测问题方法 (15:11)+ P# o b5 U" I0 B1 c" P+ H
2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33)
( T* N6 a" w# Y! k2 t2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测） (08:58)# d. k/ j4 u7 y. r" i: S
2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv） (09:21)
% ]: t6 I& n' A2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测） (06:34)
; t* o- Z0 }" M2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法） (05:54)4 s& Q6 m2 k. a
2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法 (08:25)% T9 \0 _9 D1 Q& {5 [
2-9 Two-stage核心组件 (21:06), y2 o9 w/ S! R; M; t x' l6 E
2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)
( |' O. O- Q4 I6 I2-11 One-stage核心组件 (18:52)
: C7 [- k; D/ {& c( ], ^* {* l2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)' A! S% [7 ^/ }9 x- o! i" C
2-13 作业节0 f# |4 P8 w1 l. a* u. p
7 C1 ? H D( n第3章 SSD系列算法原理精讲 试看
^8 l0 B# O T7 V T; D6 f3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测） (12:18)试看
7 S3 t# X0 }* t8 n( I3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)# q/ f7 W) L+ L6 q
3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29)! s( r7 ]- a5 p2 Z
3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)+ m* ]0 o; e/ I: ]9 U
3-5 思考题) F( X( y; r& L) A$ I- V( A; o, ?
3 a6 L3 J+ O* I# d& T" x
第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看$ L# C2 g( A/ c$ s7 l5 ^
4-1 人脸业务场景介绍（常见问题、标注方法、算法性能好坏、人脸采集常用方法） (20:54)" Y% N! n( ~' Q3 R
4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)
& D6 k% Q4 O3 t6 _$ x6 S# {& Y4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)
+ `; P. l6 U5 R) D0 O [4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29)
" p! N" F; E P2 ?4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)% t. g1 V4 T' c# K
4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)6 D+ V8 z% A0 g2 z/ ]5 S
4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)
0 b+ { H8 T+ E1 o4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58)
' Z4 t A3 r* `7 j+ F9 @) p& O4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47)2 P0 {: h; W4 L6 X9 S) f8 F7 \
4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31)
% ~8 G% @. c/ @/ H. p; P4-11 Caffe-SSD框架测试结果可视化与人脸检测技巧说明 (11:09)试看1 ~" N0 g) a+ H: d
4-12 思考题
/ {7 f8 Z3 [% p+ d. I9 M2 n& D* s
8 N' N% W# ]& D3 \+ s( t第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲, ^; s7 y3 }% C5 b) w9 z3 S4 G
5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)( u' y' `! J# v5 [
5-2 RCNN介绍 (14:19)0 V' v* b& A% a+ p
5-3 SPPNet介绍 (10:23)$ X9 U8 x, d' u0 H) j2 q4 n
5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)
! T! j- K* x0 N0 M' u2 J5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)
- \4 ]7 W* b/ X6 m" G, {. T5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35)7 E9 u) ?/ N R+ q3 ~1 Z. e
5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00)
% j! b. Q3 ]% o6 @; N5 W5-8 思考题7 Y- {+ u( Z9 I- q
5 G# s1 a/ ]1 m5 L0 Q第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战
E, Z9 V$ x. P# R/ }1 `6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04) A9 m1 ?! Q& B$ {3 F. |
6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22)
7 z | g% T: @& A6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13)
& @* W& x! d/ E: h6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)
. }! u8 ^6 @; u" n6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51)
) ~" T/ h: i4 C7 X6 T6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)
/ I# r* t h% r6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)
, {+ A$ [+ l8 M* l: X; Q6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38)
M5 v4 j/ v' s- f4 o1 n2 X6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47)- g) R- b) S8 [4 r6 H0 l
6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58)
- R7 ^0 V1 r6 R( i# _) D6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25)
9 x- p" x) m! g8 w6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)
( f' I+ a& ]' S$ e# ]+ L( C6-13 思考题8 X4 Y/ H! c$ L; Z
+ y+ B0 n C: y8 R% U
第7章 YOLO系列算法原理精讲4 |0 K9 r+ k5 @) a. z
7-1 Yolov1算法 (21:28)9 H' }4 m# Q2 w; y: h* L
7-2 Yolov2算法（1） (12:38)
( h; o' x2 i% b' t0 E6 u7-3 Yolov2算法（2） (11:42) O8 `# ?7 h) A2 u5 k0 t! d
7-4 Yolo9000算法 (05:12)3 ^* P3 t+ |/ B8 m
7-5 Yolov3算法 (10:44)' _) p0 J. A0 ?
7-6 思考题
, [1 t5 s# [' K
4 j& h+ R0 l9 t2 r# b第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战
. \4 b5 J2 I }$ s; t8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)
3 @9 Q$ x+ _) c7 F$ p2 i8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)
( n' }, A$ v6 y3 ^. b8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54)! [+ W7 ]" ` ]7 X1 n7 |4 H z. R& q1 |- Z
8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06)6 b" d4 e e& [4 F3 u
8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08)- N% |( D- m# S
8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15)3 {4 K9 @, v5 c, k
8-7 思考题- _5 ?0 x& l+ {! [4 C$ J
- Z/ F; D1 ` S6 c
第9章 文本检测系列算法原理精讲6 E9 f1 e5 g8 H
9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50)/ A; X! r4 {; S( Y7 `; O, Y
9-2 CTPN模型 (10:38)
/ G! L/ [2 k+ V/ G- @/ L9-3 RRPN模型 (19:11)( |$ d8 u* A+ e8 `& c& K; c2 z1 ~& Y
9-4 FTSN模型 (11:41)
/ t3 I* E; A( R/ b% A9-5 DMPNet模型 (15:56)
# e& x# T' C" Z& A. R9-6 EAST模型 (09:17)
% q$ i4 c3 m7 _% C2 @5 v& N9-7 SegLink模型 (13:01)
( X6 ^' ]5 Q+ m9 e9-8 PixelLink模型 (16:35)- d ]2 ~$ D" H; r: ?3 O
9-9 Textboxes讲解 (18:41)+ l- ?" W3 s4 R0 r* ~% W, d
9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)9 O" }2 C. _: e# C2 ?! U( j
9-11 文本检测常见数据集 (21:16)
$ {. X) [$ Z7 Q5 z7 @9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)
. Q! H) i2 b( \) t1 S4 l5 W; W9-13 作业节
( y' ?# m' n( Y$ V, H6 l1 `! k% u4 Z5 F1 }# ~, q
第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战2 r) }4 r! V5 E8 \' W& p8 h# e
10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26). f V# ]$ V9 G/ X2 k) r2 o
10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00)
2 r/ t) _! x/ M' u. }' d10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)9 P+ I/ T) c$ i) C, u& T
10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)
! D" i( i7 l& q0 q: S10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26)' d& W7 d7 J3 ~6 t
10-6 作业节
# O! a0 f8 ~1 j, m; I" }* Y$ h6 @3 l( X$ Z/ J9 M8 D: R6 @% H, p
第11章 多任务网络原理介绍
0 i7 q% F- T6 A+ a& M' Y6 }6 m, U11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)4 ]$ q) }& r' ^5 b% C* n9 h3 F
11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)
- m7 F2 e7 o' X( D# D% l11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30)' \2 z2 L( k: {1 }6 k: Q2 C; R3 P" D8 U
11-4 思考题1 z7 q0 }! \6 ^. V+ u. ^ `0 H. K
% `. {% C3 y: j: Y
第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战% |& F3 v* B6 X+ \: w
12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)6 X9 [9 s1 p- I3 Y" E' z
12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1） (14:57)7 A) O( j( W" }1 E" h
12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2） (13:45)
5 F- f' d2 L, f, s! a1 o12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)) D9 ^# y: V6 z6 c
12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操 (15:50)) i* v) b F5 a7 Y& [
12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操 (09:01)3 x3 d- y, J) n" q+ `* p& ]/ Q
12-7 思考题
% \# p- f4 i7 O5 w' B4 @# ?
! m$ V2 M0 |+ D/ L+ I: u; L第13章 课程总结
8 h2 Y" ~( X7 s' c b13-1 one-stage vs two-stage (13:13)
/ i+ q, |$ O) U% e* F13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)8 P6 i" U! Z8 C; c3 E+ G
13-3 作业节
: i( a" a2 \3 o N( l" o13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)- j0 m5 t$ V& \# v8 M! g( C
13-5 作业节
. G/ U9 I ?. Z2 c$ o13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37)8 v( d" {9 t+ m6 h5 B3 h+ c5 C
13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)% t* g- x- R H
13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31)- W( I, d1 k6 O
13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)
5 {( `) ^+ Z( i( b! i13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05): m; |- S# a# x4 }
13-11 课程总结 (19:30)( \# P3 k: ]; I" r2 k* R; {
% f" p; K+ i8 t
〖下载地址〗
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