) g& S! \! K' ?9 r2 e+ l% S3 N3 S
3 w6 Z# L* z# }8 J〖课程介绍〗
$ e8 Z; y8 A* ^1 F B* R% {2 [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。0 `3 U$ {1 |# o3 s; {/ p
0 Z# w" W0 l/ d* i2 \2 x
〖课程目录〗8 D+ M0 i7 o& V1 n: y+ p
第1章 课程介绍 试看+ h+ }4 Z5 e: p6 F' ^7 f1 y
1-1 课程导学 (22:58)试看( ^ M( F2 r+ W7 S9 k6 ~6 z3 W9 E
! x3 Q' w* I2 _- Y# l
第2章 目标检测算法基础介绍9 ^$ a) |6 z! i& L& J
2-1 目标检测问题定义 (12:10); X$ v# W' ?6 j% m9 {! Z
2-2 目标检测问题方法 (15:11)2 w$ \3 }! o! y. k
2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33)
$ L, B; U# y' X8 V% b2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测） (08:58)1 @# N. n1 D$ s* H
2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv） (09:21)
" h- N& I: H! w1 p6 `" U9 e" l; |2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测） (06:34)' h) s4 X& G$ W
2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法） (05:54)
% S& K) Z) z) s' z5 s2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法 (08:25)
2 @. M, O4 Y; M8 ~+ Y0 ?2-9 Two-stage核心组件 (21:06)5 ^0 o' Q! h4 g' l4 i
2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)* q, Z+ Z- ]7 _
2-11 One-stage核心组件 (18:52)4 g/ C0 ]$ b- W! ?; t( Q; _) b, Z
2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)* `7 _+ n4 E. p S0 S+ e; f
2-13 作业节
* x- T# R! P: h7 d; j* K( P% e b: I. s0 `8 g; ~, L
第3章 SSD系列算法原理精讲 试看
( ], d) U6 J7 l3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测） (12:18)试看
# X4 \* D% F" T2 t; _: E3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)$ k! I: n3 A3 Y" @& }
3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29); S. \2 C% K" h
3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)# d5 j, w( ?+ L! P! N
3-5 思考题
8 _4 [( E1 M# ]
& g4 a9 w0 y& ^: o第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看
; i0 m. F1 V/ Q# h4-1 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)
( Q: y. j/ e2 o! }- R. m4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)
- z# f* V' B1 e4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)- Q: O6 j+ x; g
4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29)
2 W j) n V& l9 m% l7 v8 t& s4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)
4 ^! o* n! A2 Q2 }6 p4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)+ R, K4 b/ C3 l, `, W+ D4 m
4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)7 u" x+ b4 a6 I+ J5 J) O
4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58)6 M- y3 s$ [+ b" |
4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47)6 c9 m3 o7 Z) W. ]9 c/ \1 H; t8 D
4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31): y0 D9 l* K! Z- S7 O
4-11 Caffe-SSD框架测试结果可视化与人脸检测技巧说明 (11:09)试看, Q- O& R( d$ q2 ]" d4 v
4-12 思考题8 s6 l) n. \# Y, ]3 \' O
$ l9 p. i; ]8 N' l
第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲
+ o5 A) j% ~0 X4 p2 S5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)- ]4 C+ n; P$ X% B
5-2 RCNN介绍 (14:19)+ P4 z1 n3 w6 Y# H1 K4 k
5-3 SPPNet介绍 (10:23)- G$ X M$ q2 A0 U T7 [" `
5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)
- d) K% ?4 i$ F" N* P0 T5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)
& }" Z0 m$ y" a5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35)
' _* O' B0 V4 q+ d/ H4 P8 b" T5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00) n+ ] _& P* c2 r2 N: x, v
5-8 思考题
8 E/ \# p; a" r) ? L9 T; L0 F) {* T# P1 ^* j1 G( J7 ^
第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战
; ]! ^+ F% }# n: Y" I9 g6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04)4 D, b+ H6 L3 }& M
6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22)
5 c6 P, N( `" r& u6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13)
; `2 q$ _- r, \8 l4 M) w6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)
. m$ \& @" a2 w, g) p1 C6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51)
# M. j, \4 z1 A) \8 }/ `9 i9 c6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)1 h6 ^: V# o, t: @
6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)
- g5 C6 w) N) Z0 I% H6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38); j: D' p' @) }1 C
6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47)' t8 Y/ r/ q2 c* b+ {5 k* j# h
6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58)
- X' p8 ~% T: z; K6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25)
s7 j6 v, q$ h m6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)$ g! F5 X8 i) Q0 D$ [1 E
6-13 思考题
5 f3 X4 T# A7 r6 t8 X5 L' y+ }6 p) `, |/ u" }) L7 ?! ^
第7章 YOLO系列算法原理精讲
4 R% [' J. s9 m% w7-1 Yolov1算法 (21:28)
9 s5 }% f% x1 b4 P2 B4 `7-2 Yolov2算法（1） (12:38)7 Y9 u2 @* d2 j+ j; l( ]1 G
7-3 Yolov2算法（2） (11:42)! c; W" S9 ~! R- ^
7-4 Yolo9000算法 (05:12)
7 h5 q' H, y4 Q$ _2 R2 p7-5 Yolov3算法 (10:44)
) U: S2 Z1 ~5 p. i% m$ v7-6 思考题7 s+ b( S' V4 @5 l! n+ v3 x- h
' L% m. }- ?. z# N/ r
第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战/ W0 U( x" A2 e: y! J
8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)" A1 V" s' g- t) @
8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)
7 ?# M3 k4 K; K9 F# o3 B, \7 R8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54)/ }7 ~& w! o/ U4 }% G$ G. X h" `
8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06). [5 O$ d- {6 j
8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08)
$ R" ^% }$ _8 G; Z5 N* j8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15)0 C, ^" ^" P/ {- K. I
8-7 思考题
; n4 C- r$ `, D: V$ i) Z: G* f2 H3 j- q2 p6 n
第9章 文本检测系列算法原理精讲
( }! n2 L% m. z, O3 Y, g9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50)
! d& K9 L+ g/ b9 h- M. E" x9-2 CTPN模型 (10:38)
4 W* j+ @# p0 r" }) e% R9-3 RRPN模型 (19:11)
* m8 T0 @+ j3 G$ B c% b9-4 FTSN模型 (11:41)" [6 h8 D+ {: s+ s0 J" f
9-5 DMPNet模型 (15:56)
! X0 ]7 A: \# r& p0 o+ t, B- }9-6 EAST模型 (09:17)/ W' z; c" a& r* [. D8 U W
9-7 SegLink模型 (13:01)
. ]' F2 Q8 B' t) h% G( s9-8 PixelLink模型 (16:35)
% C$ O' P& c" J/ x9-9 Textboxes讲解 (18:41)) g- H7 y; B, I7 E, b/ j* o1 k
9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)3 l- M+ t' w3 _
9-11 文本检测常见数据集 (21:16)
4 ^4 J9 G$ \% Y9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)
2 i6 _% m6 I5 o* O- T9-13 作业节 X7 j" M, }% p; s6 i
5 N8 A; t! Y7 o! A第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战5 l9 A7 |* @( r
10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26)- u4 C8 o* S( Z. x# _5 J
10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00)
$ s9 t, M: W; r# o10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)3 l8 w# W R" B3 O' P( N, ^
10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)8 ?8 E8 M! e+ A, X1 B
10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26). t; I- t3 H. \
10-6 作业节
: s5 a6 H+ |" c* O3 G
& G! w8 ~, b2 F4 c第11章 多任务网络原理介绍0 Y: r6 I4 G2 v Y ~( X
11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)+ b5 |- Z6 r0 E9 N2 X# H
11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)% C0 v/ d! L/ n$ K! U
11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30)
5 f) J3 p" v! u, R5 a9 ~6 t11-4 思考题
3 G' z- k- `# i; f2 S c. {: ]
4 N5 M, n/ U* P1 p# M) K8 V第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战
/ x% s6 m6 z3 b( y12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)
# b; q4 `( w+ a: o12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1） (14:57)
* c3 y6 z0 p7 i6 V( h: X3 r12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2） (13:45)
- _* [+ ^" x& N12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)6 q- ?+ S" t% g# Z* K4 j
12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操 (15:50)
7 \* O3 K3 J5 L6 S7 q) T12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操 (09:01)) l6 x2 a6 ~1 H
12-7 思考题" Q( M. y& M" C3 f* T" l
# J7 y- x- o' @2 t7 C- K
第13章 课程总结
- h/ ~9 Z. b. O! P13-1 one-stage vs two-stage (13:13)4 w! H- V( H+ h3 a, U
13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)
4 v6 H8 j T- m7 V2 W) B13-3 作业节7 H6 x2 {1 O, V* ^; Q
13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)
, e8 K- _/ \$ m& ]: G13-5 作业节+ Y, M# }; A; {/ f
13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37)
8 E: u4 j/ h+ c% W7 M13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)
: i8 O# e# j7 W# X/ x' D13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31)
r) N6 q2 _# G3 J4 c# h' r13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)" M1 r7 i' |; h- x7 f' T
13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05)
$ e. F6 M5 Z. B+ [$ a13-11 课程总结 (19:30)1 J7 d/ E# y: i& B# P8 Z) o" \
, f I' L4 {; g" b& G9 D ^0 e
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