T2 X% z* W; \3 B3 K) V+ }+ d- ]
〖课程介绍〗
2 K g7 n: E' g; s# Q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。8 p2 T3 J W' c ^* L
4 ]: h& P: w' H5 g〖课程目录〗" s* `+ [: D6 }0 E
第1章 课程介绍 试看- J0 F. `; R' b8 H" B
1-1 课程导学 (22:58)试看! P- r/ L6 r3 X/ E4 G
' p j- u/ m. c
第2章 目标检测算法基础介绍
7 o, F) Q6 m! r2-1 目标检测问题定义 (12:10)' P( z' [' g9 v
2-2 目标检测问题方法 (15:11)2 }1 F3 _. D: V# U* a' R
2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33). u- |3 ~9 W4 @# O# | m4 i; _' u
2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测） (08:58)
! j4 a7 _9 I. B% J5 V2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv） (09:21)
! o* w; K4 h/ F0 X" x5 t$ l2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测） (06:34)
3 \2 b3 T3 l# ]/ A' f6 H2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法） (05:54)' K: q% K- X" P! l9 p, ^2 w
2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法 (08:25)
6 o H4 }7 f2 h1 w' g2-9 Two-stage核心组件 (21:06)
3 ^+ S: g; S% ^7 w- P2 i2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)
D4 `: m# [9 J& N a$ \2-11 One-stage核心组件 (18:52)% O' W9 ~! g( b, L
2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)
* ]- _: h9 B1 ~5 O. o9 ~! [2-13 作业节! Y2 i+ d$ y1 R0 x2 M* |# A
, [% @& D2 H- k6 n6 b( @( A第3章 SSD系列算法原理精讲 试看5 C( O7 D: N7 z# K
3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测） (12:18)试看
" y1 ^' D" R6 r# T! n3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)
" _9 b( [; U6 Q L0 m& J3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29)
' M5 a& y7 a! {) ^3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)
; h, `* q1 {+ J+ J" H b% N/ Y- S3-5 思考题
* j T+ k: x# }( N! ]* Y. h9 ]& A4 Q0 S z- b
第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看& M- B1 F4 G! I" L0 [, t; B6 e
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); W5 n. W& s" P _' s
4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)
5 j+ g4 G0 w% n2 b; ?. f3 h4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)
" v# o: J0 _$ x E2 `; W3 f4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29)
) Z! a- \2 W' t9 e8 z- S: n4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)
3 X+ Y3 H0 k. @, j- r4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)
5 C4 {6 K% e+ s' [4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)
( ^4 ^/ E" T5 s. J; Y: S( E% @4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58)3 P" A g% X9 `7 y2 m
4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47)
' V4 a7 Q2 e; |' _% Z4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31)
$ a& e% }9 k; @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
- `6 d8 b, `' J0 }( y/ Y2 U4-12 思考题
~/ P. V- d+ f% _) }; [
# }" O6 e4 b" X" M& s第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲% p2 @$ q, D' ]
5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)- y2 E/ n" b3 X! O. d2 K5 ]& p
5-2 RCNN介绍 (14:19)
$ d# @0 `6 m: h& K. H5-3 SPPNet介绍 (10:23)& K! I! |5 a9 W2 m- a& D& m
5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)
0 o1 L- B2 K5 [5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)
d( I, E' E, d$ n: w, ^5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35)
3 R q5 x; X4 Y% d6 g5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00)3 { A5 y, r, k9 K) i& L
5-8 思考题
3 W- x7 | ~! m+ i$ f' M
. W/ ^3 i" q7 U1 `第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战/ |( h" M c& w \
6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04)
+ T# `' R0 {# o& m% @ Y6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22)
, I' P# a. Z+ r7 g/ C6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13)
A+ M8 N6 y7 G. D0 y i8 o6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)8 d. r3 @8 Q5 b% L
6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51)1 A! u! G' ^; B
6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)1 k- B$ L% u: Q, H
6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)% I4 X# N# G+ r% L( I$ x
6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38)7 H- G, C: y) |/ Q
6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47)
1 x0 ~5 E" q' S- I. T- P% h9 ^0 Y4 [6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58)7 ?9 v2 e# h, L5 S$ U
6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25), R7 ?9 G. W% C1 H( G1 p: C
6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)
4 n# w4 T) O! J& H9 q! h6-13 思考题7 q \! [; k+ X0 ^- c* F
* [6 m: E: N+ T# S' s$ z; J第7章 YOLO系列算法原理精讲# w- o, u- ~. C% Q2 s( b; ^
7-1 Yolov1算法 (21:28)
4 r4 G) i# {" [- H1 X7-2 Yolov2算法（1） (12:38). u1 I7 S0 T) I
7-3 Yolov2算法（2） (11:42)6 r( R5 C3 }* ]& Q! U2 R9 K
7-4 Yolo9000算法 (05:12)
; z* a b' L3 ?7 `7-5 Yolov3算法 (10:44)0 ^: X" v+ _. x( a8 P
7-6 思考题/ e: \; k6 R1 Y5 t& Z7 {3 K" o
* Y: r/ r: C& `2 }1 }0 V+ e第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战7 R6 X' E; B9 s! N) d# b- t g7 W( v0 X
8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)
5 Q6 L" v: j0 ?9 L0 r. s: B' a8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)& m9 S) \+ ~/ |1 T) N( s& R+ x3 X
8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54)1 J U# p: s( i
8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06)
. c' P* i" K: X( E8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08)
2 s2 d0 d7 A- {3 A. s E8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15)* p2 A; Z5 ~/ b; {" s: E3 f- }. I7 P4 X
8-7 思考题
1 x' |; a+ Z& z5 L
* B7 W& U4 g1 O* J第9章 文本检测系列算法原理精讲
! l7 B, y( R& |9 S0 A9 K9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50)2 l7 Z1 X8 G% o; u* h* U8 q
9-2 CTPN模型 (10:38)
* N6 X* j* P0 l _9-3 RRPN模型 (19:11)
$ c1 b+ T& {" o' e+ k9-4 FTSN模型 (11:41)
) \0 f' _& p5 L9-5 DMPNet模型 (15:56)' g: M4 Y3 w# ?' e( `& J, o8 |& l
9-6 EAST模型 (09:17)
+ j- G! y; r& J1 z* R9-7 SegLink模型 (13:01)
+ f6 g3 y9 t3 U# o, R# r' E( {# [9-8 PixelLink模型 (16:35)7 h$ A/ P: B l4 T7 m( A5 D
9-9 Textboxes讲解 (18:41)& @+ X9 G" W' }' w( `) f! \' d
9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)
t1 A: I. @) D9 g/ N9-11 文本检测常见数据集 (21:16)
2 e+ I9 u/ a/ k5 S9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)/ Q" N& C( v! L# u! q
9-13 作业节. j7 ?) A# U) T5 T
# X6 g% z* W# ]/ Z2 o第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战% @' J* M0 u: H9 W' s9 |1 M( [
10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26)
5 @2 }% H3 T9 G10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00)
+ m h2 @5 ^0 Z10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)
& f3 C* k+ T9 e% J- {3 t10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)! l6 ^, d+ A5 S0 O
10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26)7 ] V& ?0 x; P! S& d! q
10-6 作业节" ] F( T3 `6 Q4 b( o
9 N8 u. t0 S3 z. j( G8 f第11章 多任务网络原理介绍0 I7 ?: Z1 r9 H. F* w/ ~% P
11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)
! ^$ w* h) u" b9 G) F- A) t11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)
" W' Q: L. _* m+ r11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30)
" l) g$ J+ }+ L' j3 H- W/ G$ S" G0 _11-4 思考题
0 l) x; v- R" n5 O- G. K, s% d, X6 f; ?+ u8 [6 w. @
第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战3 V$ ?& b. e }9 p0 i
12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)
- p$ F, ]; `$ q* p! j; A" H12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1） (14:57)2 v# b$ x1 ?% w6 u( h' \7 z0 l
12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2） (13:45)
6 Q: @" A* f: ~% o# Q12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)
$ ~* r) x; h2 z! d' n) w12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操 (15:50)8 ~# d+ r) w/ F! S4 q% C0 f0 Y
12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操 (09:01)# l: ^( Y8 J% U% b% A1 q
12-7 思考题1 e. Z5 c+ V. g: G6 e; @# m* S# t
# C& P. _. Z4 A* J% x
第13章 课程总结( W) Y; I! B" J7 A% g
13-1 one-stage vs two-stage (13:13)
7 C( Y# W3 p" D* E/ q. D+ k2 ^. A13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)) i# v# L+ {: r! k, D
13-3 作业节
L0 N3 \. l$ A. m9 U- n( `13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)/ D1 o) F7 c7 c& ?
13-5 作业节% R; r+ r, n# P2 Y3 |9 t
13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37)
) [" p' |. d: J6 I13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)7 w: X5 c& h {# E) B' h a, x3 j
13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31); @, d P6 g% i8 i" c5 E) n, Y7 m
13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)1 \5 |! }7 }+ a+ C2 x" I, F
13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05)# w/ B* R, V* t! s
13-11 课程总结 (19:30)
7 Y) N( i& E. b2 J/ b' i0 S' V6 e2 c* m3 I7 d
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