5 z5 Z. K" c8 {- H
- C3 K0 F+ c5 Y, q+ G- B〖课程介绍〗
' T8 K7 |2 s! x3 A" i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。, X% ?# T4 S3 X" A: _
) S) G+ {0 G7 a5 ?2 f9 c& B; R
〖课程目录〗7 n; v/ w) L4 u# q! A+ e3 h% H
第1章 课程介绍 试看; c7 G9 w( D* m- ?* i
1-1 课程导学 (22:58)试看# ^7 R! W' O+ p6 D [
' q6 e$ @ ~2 a S* h1 r! `第2章 目标检测算法基础介绍
. p! O1 W) O1 I2 [7 Q; i2-1 目标检测问题定义 (12:10)! Q) h: w7 l% D1 v7 J; T8 W8 a- Y
2-2 目标检测问题方法 (15:11): `3 {3 e' k) ^/ @
2-3 传统目标检测方法基本流程 (05:33)
4 F2 A; x( ~2 C: \2-4 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测） (08:58)
( N; U- _1 M% T+ m9 H2-5 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv） (09:21)' ]% T& j' G$ ?2 T6 d! U
2-6 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测） (06:34)
. M5 B( x0 l6 K6 H b2-7 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法） (05:54)/ |: c" _9 ]% u8 v
2-8 Two-stage基本介绍，流程与常见算法 (08:25)# ~9 i, f3 u6 L' i
2-9 Two-stage核心组件 (21:06)
" A4 Q4 }: i5 w& d( x! r2-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法 (04:36)& @& Q7 a4 y: N3 ~
2-11 One-stage核心组件 (18:52)( B7 q7 R" p3 S6 y; P8 N: N
2-12 One-stage与Two-stage优缺点对比 (05:14)( Y [$ g5 t8 j1 D' A
2-13 作业节2 A5 d) ?& I* o5 L
1 h& G. B2 y/ r6 P第3章 SSD系列算法原理精讲 试看8 V5 ~5 A+ M$ K; h, i
3-1 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测） (12:18)试看
1 \, e: E( d! ~; A/ ]- ?2 Q3-2 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍 (19:34)% n1 C% I! g+ U2 J: y
3-3 DSSD、DSOD算法 (13:29)$ A' y' ^2 h0 ]* h, Y
3-4 FSSD、RSSD算法 (09:29)2 D6 O, I2 ^! l, O" O6 a! y
3-5 思考题
1 s$ Q; M: q! o& t
- w& g. y! ], p; g第4章 基于SSD的人脸检测项目实战 试看/ o( |* U5 b3 [
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)
c6 ?: a8 C* @5 ]5 M# c4-2 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等 (15:01)! W7 Y; ]8 v4 A5 T9 {
4-3 Wider Face数据集介绍 (06:36)
- t+ P5 X2 G& B! t' \0 l4-4 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现 (24:29)
0 X) ` `! b' _- V9 G% f/ r# l; j4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操 (06:01)
4 b$ A; T2 N' r' A. k4-6 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读 (15:45)
8 W) f2 Q2 e3 Z8 G" d6 s4-7 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解 (11:19)
0 j2 I/ O1 v. G$ Z# j" O1 Y( F4-8 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操 (08:58)9 Q# T R) U/ @; s
4-9 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操 (13:47)) f3 H9 ]7 u' T- @6 H
4-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现 (15:31)/ o( Q! [1 e0 C: h# [* Z
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
9 B& A$ d5 W! L9 N/ ~4-12 思考题
]) i4 E. v$ ]- B- o" V1 D( W$ u% r5 j% y& R {
第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲# a' h" [7 P+ [$ k% k) x
5-1 Faseter-Rcnn系列介绍 (06:38)* S8 ~' l0 O- L
5-2 RCNN介绍 (14:19)& y/ ]) w2 x+ ^4 B: D7 f# S
5-3 SPPNet介绍 (10:23)' Z* e) Q+ O1 J) @0 X
5-4 Fast rcnn介绍 (21:02)
1 W) p) T6 d6 {- w% C' h' S5-5 HyperNet、RFCN介绍 (12:47)& Z2 [* v2 t5 Q- F
5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍 (10:35): N& `! t. b( B6 }8 k" @1 W7 V
5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍 (13:00)1 f& `4 X) q+ S/ H. R! C( I- N" [" Y
5-8 思考题
. n. G! [( W3 M" [- y0 O* t- S) i9 @
第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战2 s2 Z* J6 O* h! p3 s( F
6-1 ADAS业务场景介绍 (15:04)
* _; _# \# x! _5 r3 [, d6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等 (10:22)
! p. j; f2 H. N7 D3 j `* r6-3 Kitti数据集类别提取编程实现 (14:13)
, L7 z) e5 X5 p6-4 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现 (16:13)5 O P6 Z, |$ H
6-5 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍 (10:51)' M$ q! S7 T3 M
6-6 Faster RCNN目标检测环境搭建实操 (05:34)
( A0 l) s8 S4 w5 t6-7 Faster RCNN目标检测框架介绍 (09:10)* g: ~$ ~" Y* [
6-8 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍 (14:38)( l$ y1 L9 K) n1 ?5 e+ K7 b9 O
6-9 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操 (14:47). x* c% }% k7 ~! ^
6-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化 (06:58)& S: T' W* ]7 u9 L4 l/ [" q( h
6-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试 (06:25)
5 ~! V0 c( f6 z" n7 M6-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本 (13:19)
i {: m' j2 D6-13 思考题& Q6 y3 y; ?' J+ Z& c+ K
( b1 a& z1 \+ f+ I! i; n9 m# p
第7章 YOLO系列算法原理精讲% W+ m5 [1 q' [: H
7-1 Yolov1算法 (21:28)* _/ J. Y2 T. k9 n1 ~
7-2 Yolov2算法（1） (12:38)
$ i& K/ z) v# u0 ]7-3 Yolov2算法（2） (11:42)
: X. f, y6 B6 N$ u4 a5 h! p7-4 Yolo9000算法 (05:12)
6 Y( Z3 M" f) p K7-5 Yolov3算法 (10:44); F' g# D% ^+ P0 f& x
7-6 思考题( O5 B. Q' O: D4 `( Z5 M
: G& @/ F" F& g& Y) K' M1 H第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战
/ T c' f1 o2 @8-1 物体检测业务场景综述 (17:53)
m( e5 \" l8 J" G o8-2 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等 (09:46)
1 N. f# T, X: l8-3 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建 (13:54) D/ a6 R b* d% I ]
8-4 DarkNet框架解读及相关配置说明 (18:06)& {3 |! i3 n; ?; @
8-5 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操 (15:08)
7 `" m$ V6 h. W& Y+ X8-6 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例 (12:15)
) l& A6 e% p4 J8-7 思考题
, y3 G& G" \/ T" F7 W0 w9 E9 S8 e7 B& [+ P
第9章 文本检测系列算法原理精讲
0 s0 x5 ?& j Y9-1 文本检测算法原理介绍 (12:50)
& r7 O% x. ?# u7 B: _! }: S, P9-2 CTPN模型 (10:38)& \8 W2 k% `0 {3 h! Y: ^
9-3 RRPN模型 (19:11)
3 b- s. I# ?0 v8 Y) S9-4 FTSN模型 (11:41)
9 j% E. {7 t" J& o9-5 DMPNet模型 (15:56)+ ^. K% _7 F A3 t
9-6 EAST模型 (09:17); i5 h% M5 W4 `/ c1 ^
9-7 SegLink模型 (13:01)% ^( e _$ J. y& K( q- c
9-8 PixelLink模型 (16:35)
5 [5 ^# G- N3 G, r( l9-9 Textboxes讲解 (18:41)
1 s2 n7 [* n1 [8 q9 R9 ~9-10 Textboxes++模型介绍 (25:34)
5 e& h5 S* K# z" N( c9-11 文本检测常见数据集 (21:16)
9 M9 B& b/ a' n, D9-12 其他检测模型方法介绍 (14:56)
: C. P( C b% u' f' M c* Q0 z( @9-13 作业节
! N/ G$ |5 s8 }9 ^) D
1 r' V# d8 ?1 l; ~& G# [6 l第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战
" y+ [( W9 r! N! X, {9 h10-1 自然场景下文本检测业务场景综述 (15:26)
, u' Q+ Z& `" H: G: J1 H10-2 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等 (11:00)
) M3 q4 }- E- @* t& W10-3 EAST文本检测框架环境搭建 (09:03)" A' l( K) x6 i! j8 U
10-4 EAST文本检测框架解读与训练实操 (16:23)6 f+ t C0 F, y
10-5 EAST文本检测模型测试脚本编程实例 (09:26)( U! }( n3 c3 I0 |/ R; A
10-6 作业节) g. _3 M7 |: a9 @9 k$ N$ M0 P
; s3 T5 S$ A7 I0 b3 `3 k第11章 多任务网络原理介绍$ B3 a0 A' |) H4 T
11-1 多任务网络业务场景综述 (07:49)
2 V% Z* t0 S" q7 u3 g7 l11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍 (05:16)) d( J: T( \: k4 P2 K
11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍 (05:30)
. }* m+ }7 l3 v8 }( B Z0 m: N. S11-4 思考题' }' S& V5 [$ l3 b0 j
/ D( }9 p" c6 O# G. C
第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战. {0 U, D; u7 d- a2 R7 _5 H; ?; ~
12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包 (18:41)' j$ \$ U% [ R, M! A7 K
12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1） (14:57)0 j/ X8 n- C- F3 ~
12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2） (13:45)
! Y d: N- ?3 U12-4 MTCNN模型训练介绍 (03:33)
9 `6 X5 i6 U5 [12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操 (15:50)
$ G* p: v* H4 S* x" R12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操 (09:01)7 s4 I* d2 a# g* ]7 b7 m( ]$ {7 j
12-7 思考题
; w) l: D( l5 I6 S# j$ p
7 T Q$ ^* `: r1 Y6 N8 `/ A第13章 课程总结7 g: x% A% J Q! T% @$ ^& C
13-1 one-stage vs two-stage (13:13)! ^7 e5 J* I7 o* L& a
13-2 不同目标检测算法的优缺点对比 (12:52)
3 A# s3 @. U9 m1 {' Q5 f3 X13-3 作业节
3 k$ k$ L5 n8 @ Q+ M/ s; b13-4 不同目标检测算法的精度对比 (10:42)
9 ^5 I) y' i4 {13-5 作业节8 [5 L4 n& V, f
13-6 常见目标检测研究对象与数据集 (10:37)7 |6 |/ c. K: F4 ^2 [, h/ ^4 P
13-7 目标检测常见任务与性能评价指标 (18:23)
0 \: o: x' G: B13-8 目标检测行业应用现状-人脸检测 (17:31)
3 z4 l. f4 c8 j* w. s8 O" ]! d. ^13-9 目标检测行业应用现状-ADAS (10:20)
, M( T! s1 p, g8 a13-10 目标检测行业应用现状-文本检测 (09:05)8 N3 [8 i# R" G5 ?. S( ^7 y/ }
13-11 课程总结 (19:30)" F6 i( s* w, M0 U
3 ^0 |9 H C0 x3 d
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