Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读
体检测-Faster-Rcnn、原理+实战，你见过最接地气的课程。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faster-rcnn三代算法，对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读，对于框架的选择，大家可以看需求而选择，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，无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境，逐行进行debug操作，再配合上论文，这样才能更好的学习faster-rcnn算法的思想与实现方法。
课程目标
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。
适用人群
熟悉tensorflow与深度学习的下伙伴
【课程内容】
第一章:三代物体检测算法概述
第一节物体检测概述
第二节深度学习经典检测方法
第三节faster-rcnn概述
第二章:faster-rcnn论文解读
第一节论文概述解读
第二节RPN网络结构
第三节损失函数定义
第四节网络细节
第三章:tensorflow版本实现概述
第一节环境配置概述
第二节项目配置
第三节数据加载
第四节数据变换
第五节完成数据提取
第六节特征提取VGG
第七节RPN层
第八节提取网络细节
第九节网络训练迭代
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