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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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1686269245775
文件名称:
Python深度学习实战-含人体姿势识别、迁移学习等827_共:6.41GB
文件总数量:
41条
压缩文件数量:
1条
压缩文件比:
2.43%
疑似加密文件:
0条(需要授权播放的文件)
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 [31.68MB]
5-1迁移学习的目标.mp4 [13.29MB]
5-5Resnet基本处理操作.mp4 [25.69MB]
5-6shortcut模块.mp4 [37.38MB]
5-2迁移学习策略.mp4 [16.07MB]
5-8迁移学习效果对比.mp4 [42.61MB]
5-3Resnet原理.mp4 [60.18MB]
5-4Resnet网络细节.mp4 [38.11MB]
目录:【01.开源项目介绍】
1-3开源项目数据集.mp4 [23.39MB]
1-2Mask-Rcnn开源项目简介.mp4 [40.07MB]
1-1课程简介.mp4 [12.10MB]
1-4参数配置.mp4 [62.20MB]
目录:【04.人体姿态识别】
4-1COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4 [34.85MB]
4-2网络架构概述.mp4 [33.36MB]
4-3流程与结果演示.mp4 [41.07MB]
目录:【06.物体检测FasterRcnn】
6-6损失函数定义.mp4 [101.14MB]
6-1物体检测概述.mp4 [42.56MB]
6-2深度学习经典检测方法.mp4 [39.25MB]
6-3faster-rcnn概述.mp4 [31.12MB]
6-4论文解读.mp4 [79.81MB]
6-5RPN网络架构.mp4 [70.54MB]
6-7网络细节.mp4 [80.12MB]
目录:【02.MaskRcnn网络框架】
2-8DetectionTarget层的作用.mp4 [26.69MB]
2-9正负样本选择与标签定义.mp4 [27.13MB]
2-6候选框过滤方法.mp4 [15.75MB]
2-2FPN层特征提取原理解读.mp4 [44.46MB]
2-1FPN网络架构实现解读.mp4 [58.68MB]
2-7Proposal层实现方法.mp4 [33.05MB]
2-10RoiPooling层的作用与目的.mp4 [36.93MB]
2-3生成框比例设置.mp4 [30.55MB]
2-4基于不同尺度特征图生成所有框.mp4 [33.37MB]
2-11RorAlign操作的效果.mp4 [27.42MB]
2-5RPN层的作用与实现解读.mp4 [30.56MB]
2-12整体框架回顾.mp4 [30.92MB]
目录:【03.MASK-RCNN框架】
3-2使用labelme进行数据与标签标注.mp4 [22.19MB]
3-6测试与展示模块.mp4 [28.21MB]
3-1Labelme工具安装.mp4 [12.17MB]
3-5基于标注数据训练所需任务.mp4 [33.44MB]
3-3完成训练数据准备工作.mp4 [24.90MB]
3-4maskrcnn源码修改方法.mp4 [54.80MB]
目录:【Python深度学习实战-含人体姿势识别、迁移学习等】
资料+代码.rar [4.92GB]
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