Advertisement

Python深度学习之物体检测实战

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 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
     
  • 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。
     
  • 物体检测实战之计算机视觉应用
    优质
    本课程聚焦于计算机视觉领域的物体检测技术，通过实践项目深入讲解其原理与应用，助力学员掌握前沿技术。 物体检测实战课程旨在帮助学生快速掌握当前计算机视觉领域主流的检测算法及其实际应用案例。所有讲解的算法均来自企业项目中的常用架构，并通过通俗易懂的方式解释其原理，结合相关论文进行实例分析。在实践部分，我们将详细解读源码中各个核心模块的具体实现方法，带领大家从代码层面全面掌握算法实现流程、配置及应用技巧，并提供所需的数据集和完整代码。
     
  • 语音识别实战之深度学习应用
    优质
    本课程深入浅出地讲解了如何运用深度学习技术进行语音识别的实际操作，涵盖模型构建、训练及优化等关键环节。 基于深度学习的语音识别实战课程主要包括三个部分：1. 经典论文算法讲解；2. 算法源码解读；3. 项目实战。该课程会通俗易懂地解析当前领域内的经典研究思想，并详细解释每个核心模块在代码中的实现，同时还会使用真实数据集进行实际操作练习。整个课程涵盖了语音识别领域的四大主题：语音识别、语音分离、语音转换和语音合成。每一个主题都按照论文解读、源码分析及项目实战的顺序来进行讲解。此外，还将提供所有必要的数据集、代码以及PPT课件以辅助学习过程。
     
  • 3D点云实战之深度学习系列.rar
    优质
    本资源为《3D点云实战之深度学习系列》压缩文件，内含一系列关于3D点云处理及应用的深度学习教程和实战案例。适合对三维数据理解和分析感兴趣的开发者和技术爱好者深入研究使用。 深度学习-3D点云实战系列视频教程分享（2021年录制），所有算法均配套实战项目。内容涵盖poinenet系列的点云分类与分割、点云补全及配准等，全部基于实际数据集进行源码解读，整体风格通俗易懂，并提供全套数据和代码。 具体章节包括： - 章节1：3D点云应用领域分析 - 章节2：PointNet算法详解 - 章节3：PointNet++算法解析 - 章节4：基于PointNet++的项目实战案例 - 章节5：PF-Net论文中的点云补全方法解读 - 章节6：实现点云补全的实际操作讲解 - 章节7：点云配准及其应用实例分析 - 章节8：PyTorch框架的基础处理技巧介绍 - 章节9：PyTorch核心模块的功能解析与使用方法 - 章节10：对抗生成网络架构原理及实战案例讲解
     
  • 3D点云实战之深度学习系列.rar
    优质
    本资源为《3D点云实战之深度学习系列》压缩包，包含一系列关于利用深度学习技术处理和分析三维点云数据的教程与代码示例。 深度学习3D点云实战系列课程旨在帮助学员快速掌握点云数据处理、特征提取与建模应用。课程通俗地讲解了点云领域的各大方向及其核心算法，并基于论文详细解读PointNet系列算法的知识点及网络模型架构。所有算法都配有实际项目，内容涵盖PointNet系列的点云分类和分割、点云补全以及点云配准等项目，全部基于真实数据集进行源码解析。课程整体风格通俗易懂，并提供完整的数据与代码支持。