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你将收获

1、从头实现一个fasterRCNN,全程实战

2、提高深度学习的代码能力

3、重点突出,通俗易懂

适用人群

具有keras基础和目标检测概念

课程介绍

本套课程用keras模型从头实现一个fasterRCNN,全程实战。通过本课程的学习,不仅能掌握fasterRCNN训练原理,而且能极大提高深度学习的代码能力。

课程讨论

可以 联系下老师吗,老师有学友群吗

求问老师, 在实现NMS函数中, 调用的 idxs = tf.image.non_max_suppression( ) 为什么总是返回None呢? 我把这个函数粘贴到另外的文件, 重新喂进去几个简单的input, 就可以return 有效的index. 我用的TF2.0 版本配合Keras 2.3

老师可以加一下我的qq吗?我的第四章的RPN网络无法保存,不知道是什么原因。想请教一下老师

老师您好,Rectangle()参数是左下角坐标+w,h, 您的是左上角坐标+w,h。所以图像平均向上移动的2*H个单位,跟您说下。

老师真的是完全从代码的角度去构建fsr的,但是我建议一下老师可以从paper的角度去跟大家再讲下,比如detection target层其实就是gt 与anchor的比较,而rpn中的cls 和reg 就是 dt和anchor的比较,这么总结性的讲会好一点,听完后总是感觉太散了,就是太细了没有一个小部分的纲领。 但是这个视频是我看过最详细的讲解fsr的视频了,买了不亏,买之前信誓旦旦的告诉自己这玩意儿听完就会,但是现在听完了发现里面细节的实在太多了。给个好评,也祝老师身体健康,希望回复我QQ,有几个问题想请教您。

老师里面没有涉及评价指标吧?还是我没看懂

请问老师的qq是多少呢,想加入您的学习群

老师您好,在merged代码中,最后的回归loss函数 mrcnn_bbox_loss_graph中,代码pred_bbox = K.reshape(pred_bbox, (-1, K.int_shape(pred_bbox)[2], 4)),中K.int_shape(pred_bbox)[2]是不是应该为K.int_shape(pred_bbox)[1]?在fnp_classifiler函数中class_bbox的shape为(none, num_classes,4),而class_bbox就是对应loss中的pred_bbox.。所以其第一维的大小不是也应该对应num_classes吗?

你好,QQ加不了啊。。想问一些问题来着。。

老师,这是我的错误,能帮忙看一下吗? Colocations handled automatically by placer. 2019-09-08 18:12:09.686820: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:141] Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 2019-09-08 18:12:09.687109: I tensorflow/core/common_runtime/process_util.cc:71] Creating new thread pool with default inter op setting: 4. Tune using inter_op_parallelism_threads for best performance. Tensor("activation_40/Relu:0", shape=(?, 8

同学笔记

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