****-深度学习-物体检测-YOLO实战系列-深度学习
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****-深度学习-物体检测-YOLO实战系列-深度学习
学习有效期：永久观看
学习时长：562分钟
学习计划：10天
难度：高
「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」
讲师姓名：唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
讲师介绍：计算机博士，专注于机器学习与计算机视觉领域，深度学习领域一线实战讲师。在图像识别领域有着丰富经验，实现过包括人脸识别，物体识别，关键点检测等多种应用的新算法。 参与多个*计算机视觉项目，多年数据领域培训经验，丰富的教学讲解经验，出品多套机器学习与深度学习系列课程，课程生动形象，风格通俗易懂。
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「你将学到什么？」
物体检测YOLO系列课程主要包括两大核心模块：(1),YOLO系列算法精讲，详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析，通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节；(1),YOLO-V3项目实战，详细解读V3版本源码，通过debug模式讲解其中每一行代码，从根本掌握YOLO系列全部实现细节。整体风格通俗易懂，原理+实战实战，提供全部课程所需PPT,数据，代码。
讲师卡更优惠，可观看全部课程内容（包括后续新课）：https://edu.csdn.net/lecturer/1079
「课程学习目录」
| 第1章：深度学习经典检测方法概述 |
| 1.课程内容与风格介绍 |
| 2.检测任务中阶段的意义 |
| 3.不同阶段算法优缺点分析 |
| 4.IOU指标计算 |
| 5.评估所需参数计算 |
| 6.map指标计算 |
| 第2章：YOLO-V1整体思想与网络架构 |
| 1.YOLO算法整体思路解读 |
| 2.检测算法要得到的结果 |
| 3.整体网络架构解读 |
| 4.位置损失计算 |
| 5.置信度误差与优缺点分析 |
| 第3章：YOLO-V2改进细节详解 |
| 1.V2版本细节升级概述 |
| 2.网络结构特点 |
| 3.架构细节解读 |
| 4.基于聚类来选择先验框尺寸 |
| 5.偏移量计算方法 |
| 6.坐标映射与还原 |
| 7.感受野的作用 |
| 8.特征融合改进 |
| 第4章：YOLO-V3核心网络模型 |
| 1.V3版本改进概述 |
| 2.多scale方法改进与特征融合 |
| 3.经典变换方法对比分析 |
| 4.残差连接方法解读 |
| 5.整体网络模型架构分析 |
| 6.先验框设计改进 |
| 7.sotfmax层改进 |
| 第5章：项目实战-基于V3版本进行源码解读 |
| 1.数据与环境配置 |
| 2.训练参数设置 |
| 3.COCO数据与标签读取 |
| 4.标签文件读取与处理 |
| 5.debug模式介绍 |
| 6.基于配置文件构建网络模型 |
| 7.路由层与shortcut层的作用 |
| 8.YOLO层定义解析 |
| 9.预测结果计算 |
| 10.网格偏移计算 |
| 11.模型要计算的损失 |
| 12.标签值格式修改 |
| 13.坐标相对位置计算 |
| 14.完成所有损失函数所需计算指标 |
| 15.模型训练与总结 |
| 16.预测效果展示 |
| 第6章：基于YOLO-V3训练自己的数据与任务 |
| 1.Labelme工具安装 |
| 2.数据信息标注 |
| 3.完成标签制作 |
| 4.生成模型所需配置文件 |
| 5.json格式转换成yolo-v3所需输入 |
| 6.完成输入数据准备工作 |
| 7.训练代码与参数配置更改 |
| 8.训练模型并测试效果 |
| 第7章：基础补充-迁移学习与Resnet网络架构 |
| 1.迁移学习的目标 |
| 2.迁移学习策略 |
| 3.Resnet原理 |
| 4.Resnet网络细节 |
| 5.Resnet基本处理操作 |
| 6.shortcut模块 |
| 7.加载训练好的权重 |
| 8.迁移学习效果对比 |
| 第8章：基础补充-物体检测FasterRcnn系列 |
| 1.Faster-rcnn物体检测概述 |
| 2.深度学习经典检测方法 |
| 3.faster-rcnn概述 |
| 4.论文解读 |
| 5.RPN网络结构 |
| 6.损失函数定义 |
| 7.网络细节 |
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