RPN层
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适合人群
熟悉tensorflow与深度学习的同学们
你将会学到
学习基于深度学习的物体检测基本原理,熟悉faster-rcnn架构原理,配置好环境进行源码学习。
课程简介
课程首先讲解物体检测的初期算法,对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法,对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读,对于框架的选择,大家可以看需求而选择,在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现,大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可,无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境,逐行进行debug操作,再配合上论文,这样才能更好的学习faster-rcnn算法的思想与实现方法。
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自动连播
- 第一章 三代物体检测算法概述
- 1-1试看 物体检测概述13:27
- 1-2深度学习经典检测方法17:11
- 1-3faster-rcnn概述11:21
- 第二章 faster-rcnn论文解读
- 2-1论文概述16:07
- 2-2RPN网络结构18:32
- 2-3损失函数定义20:26
- 2-4网络细节16:10
- 第三章 tensorflow版本实现解读
- 3-1环境配置概述19:16
- 3-2项目配置13:29
- 3-3数据加载12:59
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