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目标检测
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目标检测
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该课程属于
1258-林同学-算法方向-计算机视觉-就业:是
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介绍
03-02 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍
全部任务
上阶段考核通过卡点
caffe-ssd-master...
02-01 目标检测问题定义
02-02 目标检测问题方法
02-03 传统目标检测方法基本...
02-04 常见传统目标检测方法...
02-05 常见传统目标检测方法...
02-06 常见传统目标检测方法...
02-07 常见传统目标检测方法...
02-08 Two-stage基...
02-09 Two-stage核...
02-10 One-stage基...
02-11 One-stage核...
02-12 One-stage与...
03-01 SSD系列算法介绍(...
03-02 Prior Box ...
03-03 DSSD、DSOD算...
03-04 FSSD、RSSD算...
每日作业
04-01 人脸业务场景介绍(常...
04-02 Wider Face...
04-03 Wider Face...
04-04 Wider Face...
04-05 使用Caffe-SS...
04-06 Caffe-SSD框...
04-07 Caffe-SSD人...
04-08 Caffe-SSD框...
04-09 Caffe-SSD框...
04-10 Caffe-SSD框...
04-11 Caffe-SSD框...
每日作业
05-01 Faseter-Rc...
05-02 RCNN介绍
05-03 SPPNet介绍
05-04 Fast rcnn介...
05-05 HyperNet、R...
05-06 Light-Head...
05-07 Cascade RC...
每日作业
06-01 ADAS业务场景介绍
06-02 Kitti数据集介绍...
06-03 Kitti数据集类别...
06-04 Kitti数据集转V...
06-05 Faster RCN...
06-06 Faster RCN...
06-07 Faster RCN...
06-08 Faster RCN...
06-09 Faster RCN...
06-10 Faster RCN...
06-11 利用Faster R...
06-12 自己动手编程实现Fa...
每日作业
07-01 Yolov1算法
07-02 Yolov2算法(1...
07-03 Yolov2算法(2...
07-04 Yolo9000算法
07-05 Yolov3算法
08-01 物体检测业务场景综述
08-02 COCO数据集介绍、...
08-03 YOLOV3Dark...
08-04 DarkNet框架解...
08-05 利用DarkNet框...
08-06 YoloV3检测模型...
每日作业
09-01 文本检测算法原理介绍
09-02 CTPN模型
09-03 RRPN模型
09-04 FTSN模型
09-05 DMPNet模型
09-06 EAST模型
09-07 SegLink模型
09-08 PixelLink模...
09-09 Textboxes讲...
09-10 Textboxes+...
09-11 文本检测常见数据集
09-12 其他检测模型方法介绍
每日作业
10-01 自然场景下文本检测业...
10-02 ICDAR数据集介绍...
10-03 EAST文本检测框架...
10-04 EAST文本检测框架...
10-05 EAST文本检测模型...
11-1 多任务网络业务场景综述
11-2 人脸检测+关键点多任务...
11-3 人脸检测+关键点多任务...
12-1 MTCNN环境配置、框...
12-2 MTCNN数据打包(P...
12-3 MTCNN数据打包(P...
12-4 MTCNN模型训练介绍
12-5 MTCNN模型训练(P...
12-6 MTCNN模型(PNe...
每日作业
13-01 one-stage ...
13-02 不同目标检测算法的优...
13-03 不同目标检测算法的精...
13-04 常见目标检测研究对象...
13-05 目标检测常见任务与性...
13-06 目标检测行业应用现状...
13-07 目标检测行业应用现状...
13-08 目标检测行业应用现状...
13-09 课程总结
每日作业
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授课教师
森陌夏栀
高级算法工程师
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课程特色
考试(9)
图文(1)
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1258_N_林少波
完成了
13-06 目标检测行业应用现...
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13-09 课程总结
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13-09 课程总结
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13-08 目标检测行业应用现...
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