• 学习时长

    11周/建议每周8个小时

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支持花呗分期

  • 第2章: 通用物体检测(5次课)
  • 第1节: 物体检测实践环境配置
  • 第2节: 通用物体检测概述
  • 第3节: 基于锚框的物体检测算法:多阶段法 Faster R-CNN、R-FCN、FPN和Mask R-CNN
  • 第4节: 基于锚框的物体检测算法:单阶段法 SSD、RetinaNet
  • 第5节: 无需锚框的物体检测算法:关键点法和中心域法CornetNet和FCOS
  • 第6节: 物体检测算法的对比总结
  • 第7节: 实用物体检测算法的研究思路
  • 第3章: 人脸检测(3次课)
  • 第1节: 人脸检测概述
  • 第2节: 传统Viola-Jones人脸检测算法
  • 第3节: 深度学习早期人脸检测算法:Cascade CNN、MTCNN和PCN
  • 第4节: 深度学习后期人脸检测算法:SSD、RetinaNet、Faster-CNN,R-FCN
  • 第5节: 深度学习后期人脸检测算法:高效率 FaceBoxes
  • 第6节: 深度学习后期人脸检测算法:高精度SFDet、SRN、RetinaFace和RefineFace
  • 第4章: 行人检测(2次课)
  • 第1节: 行人检测概述
  • 第2节: 传统DPM行人检测算法
  • 第3节: 深度学习早期行人检测算法:RPN+BF
  • 第4节: 深度学习后期行人检测算法:RepLoss、OR-CNN和JointDet