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YOLO、SSD实战:手把手教你做目标检测

YOLO、SSD实战:手把手教你做目标检测
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课程目录
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  • 目标检测算法

    • 课程内容概要
    • 卷积神经网络基础
    • 目标检测算法研究进展
    • 基于候选区域的目标检测算法
    • 基于回归的目标检测算法
    • 经典网络模型
  • YOLO实战

    • 认识Darknet与YOLO
    • Darknet安装与测试
    • 数据增广
    • 数据集标注
    • cfg文件参数解读
    • K-means维度聚类
    • 模型训练与评估
    • 网络模型创新改进
  • SSD实战

    • Caffe安装与Mnist训练
    • 网络参数解读与可视化
    • SSD训练与评估
    • 网络剪枝与模型量化
    • SSD网络模型改进
    • 将模型移植到移动端
  • 项目实战

    • 水下机器人识别海参项目
  • 番外篇:Faster RCNN

    • Faster RCNN安装(解读版)
    • Faster RCNN训练与测试
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课时介绍

RCNN/SPP-net/Fast RCNN/Faster RCNN原理

课程介绍

目标检测算法实战教程,常用目标检测算法原理详解,经典网络模型结构特点解读。本课程从卷积神经网络开讲,介绍目标检测算法领域的常用算法和经典模型。理论与实战相结合,在服务器端一步步演示如何采用YOLO、SSD针对自己的检测目标进行训练,以及其中的一些技巧和经验。同时讲解如何对YOLO、SSD进行改进和创新,将其他技术与模型引入到原有模型中,并将自己的模型移植到安卓端。

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