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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
掌握深度学习基础且有基本的编程经验,能够用caffe完成简单模型训练的学员
你将会学到:
彻底明白深度学习物体检测论文《You only look once : Unified,Real-Time Object Detection》,能够用深度学习框架caffe复现论文,并且用复现后的结果实现一个人脸检测
课程简介:
yolo 实时目标检测caffe实现,caffe-yolo - yolo implemented with caffe (windows+linux)
课程中讲解了如何在caffe-windows下和linux下如何添加新的detect_layer,学员在两个系统中均可使用!
目前,大多数接触深度学习的同学,主要是跑一些现成的深度学习模型,从而完成分类或者是检测等任务,很少涉及自己去实现深度学习框架上所没有的layer,而在实际的项目中,或者实现自己的一些想法,肯定需要自己去实现深度学习框架上没有的功能。
如果说我们只会跑跑现成的模型,那么,我们跟其他人来说,并没有任何优势,也不能满足相关企业的要求,或者说面试的时候我们都没什么“料”可以讲,因为我们只是简单的准备了训练数据而已。
所以,在这个课程中,我们将用深度学习框架caffe去复现yolo《You only look once : Unified,Real-Time Object Detection》这篇实时物体检测的论文,并用来实现人脸检测。在课程中我们将学习Yolo这篇物体检测论文的思想,以及用代码实现论文中最为关键的损失函数和激活函数。
而写自己定义功能的layer,最为关键的是前向传播与反向传播该如何编写。在课程中,我们将会对反向传播有一个清晰的理解以及在caffe中如何编写反向传播代码。
当然,这需要大家有一点高等数学复合函数求偏导数的知识,和基础的c/c++编程能力~
做人脸检测相关的同学,为了向别人汇报模型的效果,肯定要涉及到模型在标注库上的测试,不管是在公司里面还是在学校写论文,其中最常用的标准人脸库是FDDB,课程将教会大家如何在人脸标准库FDDB上测试,绘制ROC曲线。
本课程作为一个深度学习进阶的一个开篇,各位以此为起点,继续向前奋进,任重而道远!祝各位学业有成,学习进步!
课程大纲-深度学习caffe Yolo复现与人脸检测视频课程(caffe进阶)
1
物体检测论文Yolo之caffe复现与人脸检测基于深度学习框架caffe复现论文《You Only Look Once:Unified,Real-Time Object Detection》
「仅限付费用户」点击下载“课程开篇介绍.pdf”
[10:49]开始学习4
实时物体检测Yolo论文算法深入理解1Yolo: you only look once 掌握Yolo论文的算法原理,及其实现细节:损失函数设计,数据增强等内容
「仅限付费用户」点击下载“Yolo论文讲解.pdf”
[23:16]开始学习7
Leaky_layer前向传播与反向传播的实现及在caffe激活函数leaky的反向传播公式推导与实现,以及在caffe中如何把新的layer添加进去且试验
「仅限付费用户」点击下载“Leaky_layer.pdf”
[16:48]开始学习8
Yolo的损失函数前向传播与反向传播代码实现(1)回归参数与groundtruth的具体分布,IOU的概念与代码实现
「仅限付费用户」点击下载“detection_layer.pdf”
[28:10]开始学习11
形象理解损失函数中的部分代码与Yolo论文、代码总结图解detect_layer的部分代码加强理解,对论文和实现代码做了进一步的总结
「仅限付费用户」点击下载“detect部分代码图解.pdf”
[13:24]开始学习12
Yolo-caffe的人脸训练数据准备与Yolo中的数据增强两种数据格式分别储存训练图片与训练标签,hdf5+lmdb,使得解决多标签与数据预处理问题
「仅限付费用户」点击下载“训练数据准备.pdf”
[24:15]开始学习13
Yolo人脸检测模型的训练、测试、结果分析及改善措施网络训练与训练得到的模型测试代码编写(如何得到人脸框),分析结果,给出一些改善的方法
「仅限付费用户」点击下载“模型训练与测试.pdf”
[20:47]开始学习14
如何在FDDB上测评人脸检测分类器教大家如何在标准人脸库FDDB上测试人脸检测模型与绘制ROC曲线, ~课程所有资料都在百度网盘上~
「仅限付费用户」点击下载“yolo课程资料.txt”
[33:52]开始学习
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