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  • 课程有效期

    3个月

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支持花呗分期

  • 第2章: 通用物体检测
  • 第1节: 物体检测实践环境配置
  • 2-1:【课件】环境配置.pdf
  • 2-2:【视频】环境配置
  • 2-3:2-1讲义.pdf
  • 第2节: 通用物体检测概述
  • 3-1:【课件】通用物体检测概述.pdf
  • 3-2:【视频】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
  • 4-1:【课件】第2章:通用物体检测-2_1.pdf
  • 4-2:【视频】R-CNN系列算法
  • 5-1:【课件】第2章:通用物体检测-2_2.pdf
  • 5-2:【视频】Fast-RCNN算法两点改进
  • 5-3:【视频】Fast-RCNN代码调试演示
  • 第4节: 基于锚框的物体检测算法:单阶段法 SSD、RetinaNet
  • 6-1:【课件】SSD&RetinaNet.pdf
  • 6-2:【视频】单阶段法之SSD算法
  • 7:【视频】RetinaNet算法
  • 8:【视频】RetinaNet代码调试
  • 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
  • 9-1:【课件】第2章:通用物体检测-4.pdf
  • 9-2:【视频】内容回顾
  • 10:【视频】关键点法CornerNet
  • 11:【视频】中心域法FCOS
  • 第6节: 实用物体检测算法的研究思路
  • 12-1:【课件】物体检测第二章第6节.pdf
  • 12-2:【视频】实用物体检测算法的研究思路
  • 第3章: 行人检测
  • 第1节: 行人检测概述
  • 13-1:【课件】第4章:行人检测-1.pdf
  • 13-2:【视频】内容回顾
  • 14:【视频】行人检测概述
  • 第2节: 传统DPM行人检测算法
  • 15:【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
  • 16:【视频】深度学习早期行人检测方法
  • 第4节: 深度学习后期行人检测算法
  • 17-1:【课件】行人检测-2.pdf
  • 17-2:【视频】内容回顾
  • 18-1:【视频】Adapted FasterRCNN
  • 18-2:【视频】Adapted FasterRCNN
  • 18-3:【视频】Adapted FasterRCNN
  • 18-4:【视频】Adapted FasterRCNN

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