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Python深度学习物体检测实战.rar

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简介：
本资源为《Python深度学习物体检测实战》压缩包，内含详细教程和代码案例，帮助初学者掌握使用Python进行深度学习物体检测的技术。 分享课程——《Python-深度学习-物体检测实战》及《计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战》，旨在帮助学生快速掌握当前主流的物体检测解决方案与网络架构原理，通过开源项目的解读来理解其应用领域和使用方法。本课程详细解析项目中的每一模块核心源码，并从代码角度解释网络实现方式及建模流程。 为了方便学生们能够将所学知识应用于自己的数据集上，课程会演示如何针对个人的数据集制作标签以及调整相关代码的方法，全程采用实战操作的方式进行讲解，并用通俗易懂的语言阐述复杂的网络架构。具体章节包括： 1. 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置 2. MaskRcnn网络框架源码详解 3. 基于Mask-RCNN框架训练自己的数据集和任务 4. 实战小项目——人体姿态识别演示 5. 必备基础：迁移学习及Resnet网络架构讲解 6. 物体检测FasterRcnn系列基础知识

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  • Python深度学习物体检测实战.rar
    优质
    本资源为《Python深度学习物体检测实战》压缩包，内含详细教程和代码案例，帮助初学者掌握使用Python进行深度学习物体检测的技术。 分享课程——《Python-深度学习-物体检测实战》及《计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战》，旨在帮助学生快速掌握当前主流的物体检测解决方案与网络架构原理，通过开源项目的解读来理解其应用领域和使用方法。本课程详细解析项目中的每一模块核心源码，并从代码角度解释网络实现方式及建模流程。 为了方便学生们能够将所学知识应用于自己的数据集上，课程会演示如何针对个人的数据集制作标签以及调整相关代码的方法，全程采用实战操作的方式进行讲解，并用通俗易懂的语言阐述复杂的网络架构。具体章节包括： 1. 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置 2. MaskRcnn网络框架源码详解 3. 基于Mask-RCNN框架训练自己的数据集和任务 4. 实战小项目——人体姿态识别演示 5. 必备基础：迁移学习及Resnet网络架构讲解 6. 物体检测FasterRcnn系列基础知识
     
  • Python深度学习之物体检测实战
    优质
    本课程深入浅出地讲解如何使用Python进行深度学习中的物体检测任务，涵盖技术原理与实际操作，帮助学员掌握从数据预处理到模型训练和评估的全过程。 计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助学员快速掌握当前主流的物体检测解决方案及网络框架构建原理，并通过开源项目的解读来了解其应用领域与使用方法。本课程采用调试方式，详细解析项目中的每个模块核心源码，从代码层面理解网络实现和建模流程。为了方便学员将项目应用于自己的数据集和任务中，我们将演示如何为特定的数据集制作标签以及进行相应的代码调整，并通过全程实战操作来通俗地讲解复杂的网络架构。
     
  • Python深度学习之物体检测实战
    优质
    本课程深入浅出地讲解了如何使用Python进行深度学习中的物体检测技术实践，适合对计算机视觉感兴趣的进阶开发者。 计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助学生快速掌握当前主流的物体检测解决方案及网络框架构建原理，并基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过调试方式，详细解析项目中每一模块的核心源码，在代码层面理解网络实现方法和建模流程。为了方便学生们将项目应用于自己的数据集和任务中，课程还将演示如何针对特定的数据集制作标签及调整代码的方法，并进行全程实战操作，通俗易懂地讲解复杂的网络架构。
     
  • 物体检测之深度学习YOLO系列.rar
    优质
    本资源为《物体检测之深度学习YOLO系列》，包含YOLO算法详解及其应用实践，适合对目标检测感兴趣的开发者和研究者。 深度学习-物体检测-YOLO系列课程包含11章内容，附带源码、课件和数据集。该课程为2020年最新录制版本，整体风格通俗易懂，涵盖了理论与实战相结合的内容。 第一章：介绍经典的目标检测方法。 第二章：讲解YOLO-V1的整体思路及网络架构。 第三章：详细解析YOLO-V2的改进细节。 第四章：探讨YOLO-V3的核心网络模型。 第五章：项目实战部分，基于V3版本进行源码解读。 第六章：指导如何使用自己的数据和任务来训练YOLO-V3模型。 第七章：介绍新的算法——YOLO-V4版本及其特点。 第八章：讲解V5版本项目的配置方法。 第九章：对V5版本的项目工程源代码进行深入解析。 第十章：补充基础内容，包括迁移学习与Resnet网络架构的知识点。 第十一章：进一步扩展物体检测的基础知识，介绍FasterRcnn系列。
     
  • 基于深度学习的物体检测程序
    优质
    本程序利用深度学习技术进行高效的物体检测，通过训练大规模数据集，自动识别并定位图像中的目标物体，广泛应用于监控、自动驾驶等领域。 这段文字描述了一个项目需求：包含目标检测代码和模型，在CPU环境下运行，并且需要使用OpenCV3.3或以上版本的库文件。
     
  • 深度学习物体检测实验三：模型文件与原始图像.rar
    优质
    本资源包含深度学习物体检测实验中的模型文件和原始图像数据。适用于研究与开发人员进行实验验证和性能测试。 本资源对应博文《机器学习实验三：深度学习物体检测》，包含其模型文件及原始图，来源为老师提供。
     
  • Transformer深度学习实战系列.rar
    优质
    本资源为《Transformer深度学习实战系列》压缩文件包，内含一系列关于Transformer模型在自然语言处理等领域的应用教程与实践案例。适合对深度学习感兴趣的研究者和开发者学习使用。 分享Transformer视频教程——Tranasformer实战系列课程旨在帮助同学们快速掌握当下AI领域最火的算法模型。该课程通俗地讲解了transformer架构在自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）领域的核心算法，并基于真实数据集和实际任务展开项目实战。课程主要包括四大模块：1. 算法讲解；2. 论文分析；3. 源码解读；4. 实战应用。整体风格通俗易懂，所选的算法均是当前CV领域最火的模型，并提供全部所需的课程数据集和代码。
     
  • Keras深度学习实战入门.rar
    优质
    本资源为《Keras深度学习实战入门》，适合初学者快速上手使用Keras框架进行深度学习项目开发。包含基础理论与实践案例。 推荐一套名为“Keras深度学习入门与实战”的视频教程，课程内容非常实用且完整，并附有源码和课件，有兴趣的同学可以下载观看。
     
  • 基于深度学习的通用物体识别检测系统（MATLAB）
    优质
    本项目开发了一套基于深度学习技术的通用物体识别与检测系统，采用MATLAB平台进行设计和实现。该系统能够高效准确地识别图像中的各类对象，并提供实时反馈，适用于多种应用场景。 该程序实现了VggNet和ResNet深层深度学习神经网络的搭建，并进行预测、评估及参数选择，以实现对通用物体分类测试与评估的功能系统。