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Tensorflow物体检测Faster-Rcnn技术教程

唐宇迪
高校教师 / 培训机构讲师
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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。 参与多个国家级计算机视觉项目,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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【课程介绍】
Tensorflow物体检测FasterRcnn视频培训教程内容概况:课程首先讲解物体检测的初期算法,对比不同效果与设计思想从而引入fasterrcnn三代算法。在学习阶段我们选择了深度学习框架tensorflow版本进行解读,在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现,大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可,逐行进行debug操作,再配合上论文,这样才能更好的学习faster-rcnn原理、训练、编译、算法的思想与实现方法。
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【课程收益】
掌握基于深度学习的物体检测基本原理,熟悉faster-rcnn架构原理,配置好环境进行源码学习。