• 学习时长

    10周/建议每周8个小时

  • 答疑服务

    专属微信答疑群/讲师直接参与

  • 作业批改

    每章节设计作业/助教及时批改评优

  • 1-1: 物体检测第四期 开课仪式.pdf
  • 1-2: 【视频】操作演示
  • 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
  • 4-1: 【课件】环境配置.pdf
  • 4-2: 【视频】环境配置
  • 4-3: 2-1讲义.pdf
  • 第2节: 通用物体检测概述
  • 5-1: 【课件】通用物体检测概述.pdf
  • 5-2: 【视频】通用物体检测概述
  • 6: 【作业】第二章第1次课
  • 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
  • 7-1: 【课件】第2章:通用物体检测-2_1.pdf
  • 7-2: 【视频】R-CNN系列算法
  • 8-1: 【课件】第2章:通用物体检测-2_2.pdf
  • 8-2: 【视频】Fast-RCNN算法两点改进
  • 8-3: 【视频】Fast-RCNN代码调试演示
  • 9: 【作业】第二章第三节--单步调试Faster R-CNN代码
  • 第4节: 基于锚框的物体检测算法:单阶段法 SSD、RetinaNet
  • 10-1: 【课件】SSD&RetinaNet.pdf
  • 10-2: 【视频】单阶段法之SSD算法
  • 11: 【视频】RetinaNet算法
  • 12: 【视频】RetinaNet代码调试
  • 13: 【第二章第四节作业】单步调试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
  • 14-1: 【课件】第2章:通用物体检测-4.pdf
  • 14-2: 【视频】内容回顾
  • 15: 【视频】关键点法CornerNet
  • 16: 【视频】中心域法FCOS
  • 17: 【作业】第2章第5节
  • 第6节: 实用物体检测算法的研究思路
  • 18-1: 【课件】物体检测第二章第6节.pdf
  • 18-2: 【视频】实用物体检测算法的研究思路
  • 19: 【作业】第二章第6节作业
  • 第3章: 人脸检测(3次课)--和第4章二选一
  • 第1节: 人脸检测概述
  • 20-1: 【课件】第3章:人脸检测-1.pdf
  • 20-2: 【视频】人脸检测概述
  • 第2节: 传统Viola-Jones人脸检测算法
  • 21: 【视频】传统人脸检测算法
  • 第3节: 深度学习早期人脸检测算法
  • 22: 【视频】深度学习早期人脸检测算法
  • 23: 【作业】第三章第一次作业
  • 第4节: 深度学习后期人脸检测算法:SSD、RetinaNet、Faster-CNN,R-FCN
  • 24-1: 【课件】人脸检测-2.pdf
  • 24-2: 【视频】内容回顾
  • 25: 【视频】深度学习后期人脸检测算法
  • 第5节: 深度学习后期人脸检测算法:高效率 FaceBoxes
  • 26: 【视频】深度学习后期人脸检测算法:高效率
  • 27: 【作业】第3章第2次作业
  • 第6节: 深度学习后期人脸检测算法:高精度
  • 28-1: 【课件】第3章:人脸检测-3.pdf
  • 28-2: 【视频】内容引入
  • 29: 【视频】高精度人脸检测算法SFD
  • 30: 【视频】高精度人脸检测算法SRN
  • 31: 【视频】高精度人脸检测算法RefineFace
  • 32: 【作业】第三章第3次作业
  • 第4章: 行人检测(2次课)--和第3章二选一
  • 第1节: 行人检测概述
  • 33-1: 【课件】第4章:行人检测-1.pdf
  • 33-2: 【视频】内容回顾
  • 34: 【视频】行人检测概述
  • 第2节: 传统DPM行人检测算法
  • 35: 【视频】传统行人检测方法
  • 第3节: 深度学习早期行人检测算法:RPN+BF
  • 36: 【视频】深度学习早期行人检测方法
  • 37: 【作业】第四章第一次作业
  • 第4节: 深度学习后期行人检测算法
  • 38-1: 【课件】行人检测-2.pdf
  • 38-2: 【视频】内容回顾
  • 39-1: 【视频】Adapted FasterRCNN
  • 39-2: 【视频】Repulsion Loss算法
  • 39-3: 【视频】OR-CNN
  • 39-4: 【视频】JointDet算法
  • 40: 【作业】第四章第二次 作业

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