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目标检测
简介
分类
计算机视觉/CV
课程标签：
Python
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任务列表
第1任务: 上阶段考核通过卡点
第2任务: 课件资料下载
第3任务: 02-01 目标检测问题定义
第4任务: 02-02 目标检测问题方法
第5任务: 02-03 传统目标检测方法基本流程
第6任务: 02-04 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测）
第7任务: 02-05 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv）
第8任务: 02-06 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测）
第9任务: 02-07 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法）
第10任务: 02-08 Two-stage基本介绍，流程与常见算法
第11任务: 02-09 Two-stage核心组件
第12任务: 02-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法
第13任务: 02-11 One-stage核心组件
第14任务: 02-12 One-stage与Two-stage优缺点对比
第15任务: 03-01 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测）
第16任务: 03-02 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍
第17任务: 03-03 DSSD、DSOD算法
第18任务: 03-04 FSSD、RSSD算法
第19任务: 每日作业
第20任务: 04-01 人脸业务场景介绍（常见问题、标注方法、算法性能好坏、人脸采集常用方法）
第21任务: 04-02 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等
第22任务: 04-03 Wider Face数据集介绍
第23任务: 04-04 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现
第24任务: 04-05 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操
第25任务: 04-06 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读
第26任务: 04-07 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解
第27任务: 04-08 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操
第28任务: 04-09 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操
第29任务: 04-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现
第30任务: 04-11 Caffe-SSD框架测试结果可视化与人脸检测技巧说明
第31任务: 每日作业
第32任务: 05-01 Faseter-Rcnn系列介绍
第33任务: 05-02 RCNN介绍
第34任务: 05-03 SPPNet介绍
第35任务: 05-04 Fast rcnn介绍
第36任务: 05-05 HyperNet、RFCN介绍
第37任务: 05-06 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍
第38任务: 05-07 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍
第39任务: 每日作业
第40任务: 06-01 ADAS业务场景介绍
第41任务: 06-02 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等
第42任务: 06-03 Kitti数据集类别提取编程实现
第43任务: 06-04 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现
第44任务: 06-05 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍
第45任务: 06-06 Faster RCNN目标检测环境搭建实操
第46任务: 06-07 Faster RCNN目标检测框架介绍
第47任务: 06-08 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍
第48任务: 06-09 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操
第49任务: 06-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化
第50任务: 06-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试
第51任务: 06-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本
第52任务: 每日作业
第53任务: 07-01 Yolov1算法
第54任务: 07-02 Yolov2算法（1）
第55任务: 07-03 Yolov2算法（2）
第56任务: 07-04 Yolo9000算法
第57任务: 07-05 Yolov3算法
第58任务: 08-01 物体检测业务场景综述
第59任务: 08-02 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等
第60任务: 08-03 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建
第61任务: 08-04 DarkNet框架解读及相关配置说明
第62任务: 08-05 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操
第63任务: 08-06 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例
第64任务: 每日作业
第65任务: 09-01 文本检测算法原理介绍
第66任务: 09-02 CTPN模型
第67任务: 09-03 RRPN模型
第68任务: 09-04 FTSN模型
第69任务: 09-05 DMPNet模型
第70任务: 09-06 EAST模型
第71任务: 09-07 SegLink模型
第72任务: 09-08 PixelLink模型
第73任务: 09-09 Textboxes讲解
第74任务: 09-10 Textboxes++模型介绍
第75任务: 09-11 文本检测常见数据集
第76任务: 09-12 其他检测模型方法介绍
第77任务: 每日作业
第78任务: 10-01 自然场景下文本检测业务场景综述
第79任务: 10-02 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等
第80任务: 10-03 EAST文本检测框架环境搭建
第81任务: 10-04 EAST文本检测框架解读与训练实操
第82任务: 10-05 EAST文本检测模型测试脚本编程实例
第83任务: 11-1 多任务网络业务场景综述
第84任务: 11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍
第85任务: 11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍
第86任务: 12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包
第87任务: 12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1）
第88任务: 12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2）
第89任务: 12-4 MTCNN模型训练介绍
第90任务: 12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操
第91任务: 12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操
第92任务: 每日作业
第93任务: 13-01 one-stage vs two-stage
第94任务: 13-02 不同目标检测算法的优缺点对比
第95任务: 13-03 不同目标检测算法的精度对比
第96任务: 13-04 常见目标检测研究对象与数据集
第97任务: 13-05 目标检测常见任务与性能评价指标
第98任务: 13-06 目标检测行业应用现状-人脸检测
第99任务: 13-07 目标检测行业应用现状-ADAS
第100任务: 13-08 目标检测行业应用现状-文本检测
第101任务: 13-09 课程总结
第102任务: 每日作业
