利用keras从头实现Faster R-cnn视频课程【共9课时】

刘镇硕认证讲师讲师评分4.4学员20624课程1

图像算法专家，作为核心研发人员参与多个计算机视觉类深度学习项目。在物体分类、物体检测、生成对抗等深度学习方向均有丰富的实战经验。

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课程介绍
课程大纲

适合人群：

本课程适用于对深度学习及其在计算机视觉领域的应用等内容感兴趣的高校学生或者工程技术人员。

你将会学到：

通过本课程的学习，不仅能学习fasterRCNN训练原理，而且能极大提高深度学习的代码能力。

课程简介：

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课程大纲-利用keras从头实现Faster R-cnn视频课程

1
基于keras的fasterRcnn的实现之RPN初探这节课你将会对RPN有一个大体的把握，并且，对锚框会有新的认识！
[33:36]开始学习
2
如何用keras构建多输入-多输出-多自定义loss的模型我们先做个铺垫，faster rcnn这种多输入-多输出-多自定义loss的模型，构建方法上是有一定讲究滴！
「仅限付费用户」点击下载“课件：第2课如何用keras构建多输入-多输出-多自定义loss的模型.rar”
[33:29]开始学习
3
RPN的实现之神经网络部分的实现RPN的feed forward部分的实现，没错！是一行一行代码的那种实现！
[50:57]开始学习
4
RPN的实现之loss函数的实现&RPN在自定义数据集的训练这一课，你将会看到，RPN的两个loss函数设计详细原理和实现。以及，单独训练一个RPN网络！
[58:36]开始学习
5
两个重要的层1：proposal 层的实现（1）RPN中不得不说的一个层。干就是了！
「仅限付费用户」点击下载“课件：第5课两个重要的层：proposal的实现.rar”
[29:42]开始学习
6
两个重要的层1：proposal 层的实现（2）
[39:41]开始学习
7
两个重要的层2：detection targetfaster rcnn中另一个不得不说的层！
「仅限付费用户」点击下载“课件：第7课两个重要的层2：detection target.rar”
[29:17]开始学习
8
完整fasterRCNN的封装(1)你将会看到，如何用一个class把深度学习模型的多个功能封装在一起。并且，你会看到从头训练一个faster rcnn的过程可以多么简单！
「仅限付费用户」点击下载“课件：第8课完整faster R-cnn的封装.rar”
[32:37]开始学习
9
完整fasterRCNN的封装(2)
[21:51]开始学习