实战 \深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲
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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲

YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲

难度 高级 ·
时长 19小时 ·
学习人数 46 ·
综合评分 10.00分
¥ 499.00

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲

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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲
本课程从整个目标检测技术发展的历程开始,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.

全面讲解目标检测算法模型,掌握目标检测相关核心枝术

从算法原理到模型解读再到编程实践的深度学习目标检测课程

  • Faster RCNN算法

    基本流程

    RCNN/Faster RCNN

    Faster RCNN变种

    主干网络设计思想

    RPN原理

    OHEM、NMS

    Soft-NMS

    实验结果分析

    不同算法优缺点

    应用场景

  • SSD系列算法

    基本流程

    Default box

    Prior box

    样本构造

    数据增强

    损失函数

    SSD变种

    网络性能对比

    实验结果分析

    不同算法优缺点

    应用场景

  • Yolo系列算法

    基本流程

    主干网络结构

    设计思路

    Yolov1/v2/9000/v3

    Anchor Boxes

    Multi-Scale Training

    Darknet

    不同算法优缺点

    网络性能对比

    实验结果分析

  • 文本检测系列算法

    传统文本检测方法

    物体检测VS文本检测

    文本检测常见问题

    文本检测应用场景

    文本检测标注方式

    文本检测算法优化方向

    常用算法模型

    CTPN/EAST/textboxes

    文本检测数据集介绍

    不同数据集比较

  • 多任务网络系列算法

    原理分析

    网络结构

    泛化性分析

    学习机制

    使用场景

    脸部特征点检测:TCDCN

    人脸识别:DeepID2

    物体检测与分类

    旋转人脸网络

    文本检测与识别

    多任务网络训练技巧

实战多种场景的目标检测,提高深度学习实战能力

涵盖场景丰富,内容通用性、实用性更强

  • 人脸检测

  • 通用物体检测

  • 自然场景文本检测

  • 机动车检测(ADAS)

  • 非机动车检测(ADAS)

  • 行人检测

注:三大主流框架TensorFlow、Caffe、Darknet 实战检测项目

从数据打包到网络训练再到模型测试,完整的实战流程

结合实际业务中数据清洗、模型调参,快速帮助学员掌握相关知识

  • 技术脉络梳理

  • 算法选型

  • 数据集下载和打包

  • 环境搭建

  • 模型训练

  • 模型测试

  • 模型优化

兼顾理论基础与项目实操,让你轻松晋升算法工程师

最新的技术进展+理论分析+行业分析+项目实战

  • 以项目为驱动

    结合实际落地场景,讲解模型算法
    实战项目

  • 多种实战场景

    目标检测场景丰富,内容通用性
    实用性更强

  • 知识深入浅出

    结合讲师实际工程经验,介绍整个知
    识体系和脉络架构,整个内容
    深入浅出

  • 紧跟行业发展

    介绍更多目标检测乃至整个计算机视
    觉行业的相关技术进展

学员专享增值服务

问答专区

关于课程的问题都可在问答区随时提问,

讲师会进行集中答疑

源码开放

课程案例代码完全开放给你,你可以根据

所学知识自行修改、优化

适合人群

目标检测在深度学习领域中应用非常广泛。无论是AI爱好者,在读研究生
还是在职算法工程师,学习这门课程都能够让你有所收获。

技术储备要求

了解linux环境的基本操作

具备一定机器学习、深度学习基础的学员

有Caffe、TensorFlow基础

环境参数

  • Python 2.7、3.6
  • numpy 1.14.3
  • 框架 Caffe
  • 框架 Tensorflow1.8.0
  • 框架 tensorboard1.8.0
  • cuda 9.0
  • 框架 darknet
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