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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲
Kitti数据集介绍、标注格式、下载等
第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战
本章节以ADAS实际业务场景为例,利用Faster RCNN来解决机动车、非机动车、行人等驾驶场景中的目标检测问题,涉及到Kitti数据集介绍、VOC格式数据转换、Faster rcnn框架解读、环境搭建、Faster rcnn-ADAS目标检测模型训练、测试等内容,帮助大家从实战的角度快速掌握Faster RCNN系列算法框架的使用。
6-2 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等
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深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲
难度
高阶
时长
19小时
人数
891
评分
99.7%
从原理到场景实战,掌握目标检测核心技术
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讲师
会写代码的好厨师
算法工程师
同济大学计算机专业硕士,曾先后就职于香港理工大学RA、海康威视研究院担任计算机视觉方向算法工程师,目前就职于创业公司任首席科学家,负责公司AI产品中系列图像算法研发。曾发表多篇SCI、EI学术论文,申请多项国家专利,参与多项图像、自然语言项目相关课题研发工作,在计算机视觉领域具有深厚的专业知识和工程开发经验。
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