Python深度学习实战-含人体姿势识别、迁移学习等_6.41GB
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文件创建时间：2023-06-07 13:01:46
目录：【05.迁移学习与Resnet网络架构】
5-7加载训练好的权重.mp4
5-1迁移学习的目标.mp4
5-5Resnet基本处理操作.mp4
5-6shortcut模块.mp4
5-2迁移学习策略.mp4
5-8迁移学习效果对比.mp4
5-3Resnet原理.mp4
5-4Resnet网络细节.mp4
目录：【01.开源项目介绍】
1-3开源项目数据集.mp4
1-2Mask-Rcnn开源项目简介.mp4
1-1课程简介.mp4
1-4参数配置.mp4
目录：【04.人体姿态识别】
4-1COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4
4-2网络架构概述.mp4
4-3流程与结果演示.mp4
目录：【06.物体检测FasterRcnn】
6-6损失函数定义.mp4
6-1物体检测概述.mp4
6-2深度学习经典检测方法.mp4
6-3faster-rcnn概述.mp4
6-4论文解读.mp4
6-5RPN网络架构.mp4
6-7网络细节.mp4
目录：【02.MaskRcnn网络框架】
2-8DetectionTarget层的作用.mp4
2-9正负样本选择与标签定义.mp4
2-6候选框过滤方法.mp4
2-2FPN层特征提取原理解读.mp4
2-1FPN网络架构实现解读.mp4
2-7Proposal层实现方法.mp4
2-10RoiPooling层的作用与目的.mp4
2-3生成框比例设置.mp4
2-4基于不同尺度特征图生成所有框.mp4
2-11RorAlign操作的效果.mp4
2-5RPN层的作用与实现解读.mp4
2-12整体框架回顾.mp4
目录：【03.MASK-RCNN框架】
3-2使用labelme进行数据与标签标注.mp4
3-6测试与展示模块.mp4
3-1Labelme工具安装.mp4
3-5基于标注数据训练所需任务.mp4
3-3完成训练数据准备工作.mp4
3-4maskrcnn源码修改方法.mp4
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