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===============课程目录=============== ├─(1) 1-1 课程简介.mp4 ├─(2) 1-2 Mask-Rcnn开源项目简介.mp4 ├─(3) 1-3 开源项目数据集.mp4 ├─(4) 1-4 参数配置.mp4 ├─(5) 2-1 FPN网络架构实现解读.mp4 ├─(6) 2-10 RoiPooling层的作用与目的.mp4 ├─(7) 2-11 RorAlign操作的效果.mp4 ├─(8) 2-12 整体框架回顾.mp4 ├─(9) 2-2 FPN层特征提取原理解读.mp4 ├─(10) 2-3 生成框比例设置.mp4 ├─(11) 2-4 基于不同尺度特征图生成所有框.mp4 ├─(12) 2-5 RPN层的作用与实现解读.mp4 ├─(13) 2-6 候选框过滤方法.mp4 ├─(14) 2-7 Proposal层实现方法.mp4 ├─(15) 2-8 DetectionTarget层的作用.mp4 ├─(16) 2-9 正负样本选择与标签定义.mp4 ├─(17) 3-1 Labelme工具安装.mp4 ├─(18) 3-2 使用labelme进行数据与标签标注.mp4 ├─(19) 3-3 完成训练数据准备工作.mp4 ├─(20) 3-4 maskrcnn源码修改方法.mp4 ├─(21) 3-5 基于标注数据训练所需任务.mp4 ├─(22) 3-6 测试与展示模块.mp4 ├─(23) 4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4 ├─(24) 4-2 网络架构概述.mp4 ├─(25) 4-3 流程与结果演示.mp4 ├─(26) 5-1 迁移学习的目标.mp4 ├─(27) 5-2 迁移学习策略.mp4 ├─(28) 5-3 Resnet原理.mp4 ├─(29) 5-4 Resnet网络细节.mp4 ├─(30) 5-5 Resnet基本处理操作.mp4 ├─(31) 5-6 shortcut模块.mp4 ├─(32) 5-7 加载训练好的权重.mp4 ├─(33) 5-8 迁移学习效果对比.mp4 ├─(34) 6-1 物体检测概述.mp4 ├─(35) 6-2 深度学习经典检测方法.mp4 ├─(36) 6-3 faster-rcnn概述.mp4 ├─(37) 6-4 论文解读.mp4 ├─(38) 6-5 RPN网络架构.mp4 ├─(39) 6-6 损失函数定义.mp4 ├─(40) 6-7 网络细节.mp4 (1)\课件源码Python深度学习物体实战;目录中文件数:0个 (2)\课件源码Python深度学习物体实战\MASK-RCNN;目录中文件数:6个 ├─(41) f112c9fda85536ee3eba662c9043e683.bat ├─(42) mask-rcnn.pdf ├─(43) 第三章:基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip ├─(44) 第二章:MaskRcnn网络框架源码详解.zip ├─(45) 第五章:迁移学习.zip ├─(46) 第四章:练手小项目-人体姿态识别demo.zip (3)\课件源码Python深度学习物体实战\MASK-RCNN\第六章:物体检测-faster-rcnn;目录中文件数:4个 ├─(47) Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf ├─(48) faster-rcnn.pptx ├─(49) FasterRcnn.zip ├─(50) iccv15_tutorial_training_rbg.pdf