内容详情：6-shortcut模块.mp4 8-迁移学习效果对比.mp4 1-迁移学习的目标.mp4 7-加载训练好的权重.mp4 2-迁移学习策略.mp4 3-Resnet原理.mp4 5-Resnet基本处理操作.mp4 4-Resnet网络细节.mp4 0-开源项目数据集.mp4 0-参数配置.mp4 0-课程简介.mp4 0-Mask-Rcnn开源项目简介.mp4 论文解读-2-RPN网络结构.mp4 三代算法-2-深度学习经典检测方法.mp4 三代算法-3-faster-rcnn概述.mp4 论文解读-3-损失函数定义.mp4 三代算法-1-物体检测概述.mp4 论文解读-4-网络细节.mp4 论文解读-1.mp4 1-FPN层特征提取原理解读.mp4 7-Proposal层实现方法.mp4 6-候选框过滤方法.mp4 3-生成框比例设置.mp4 2-FPN网络架构实现解读.mp4 4-基于不同尺度特征图生成所有框.mp4 12-整体框架回顾.mp4 11-RorAlign操作的效果.mp4 10-RoiPooling层的作用与目的.mp4 5-RPN层的作用与实现解读.mp4 9-正负样本选择与标签定义.mp4 8-DetectionTarget层的作用.mp4 1-COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4 3-流程与结果演示.mp4 2-网络架构概述.mp4 3-完成训练数据准备工作.mp4 4-maskrcnn源码修改方法.mp4 2-使用labelme进行数据与标签标注.mp4 6-测试与展示模块.mp4 1-Labelme工具安装.mp4 5-基于标注数据训练所需任务.mp4 2-环境配置与预处理.mp4 总体流程与方法讲解.mp4 3-模板处理方法.mp4 4-输入数据处理方法.mp4 5-模板匹配得出识别结果.mp4 4-选项判断识别.mp4 3-填涂轮廓检测...等。
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