python深度物体实战视频加资料怡_python深度学习物体实战

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目录:【python深度学习物体实战】目录:【python深度学习物体实战】数据代码模型下载[122b]6-7网络细节.mp4[80.12mb]6-6损失函数定义.mp4[101.14mb]6-5rpn网络架构_.mp4[70.54mb]6-4论文解读.mp4[79.81mb]6-3faster-rcnn概述.mp4[31.12mb]6-2深度学习经典检.测方法.mp4[39.25mb]6-1物体检.测概述.mp4[42.56mb]5-8迁移学习效果对比_.mp4[42.61mb]5-7加载训练好的权重.mp4[31.68mb]5-6shortcut模块.mp4[37.38mb]5-5resnet基本处理操作.mp4[25.69mb]5-4resnet网络细节.mp4[38.11mb]5-3resnet原理.mp4[60.18mb]5-2迁移学习策略.mp4[16.07mb]5-1迁移学习的目标.mp4[13.29mb]4-3流程与结果演示.mp4[41.07mb]4-2网络架构概述_.mp4[33.36mb]4-1coco数据集与人体姿态识别简介.mp4[34.85mb]3-6测试与展示模块.mp4[28.21mb]3-5基于标注数据训练所需任务_.mp4[33.44mb]3-4maskrcnn源码修改方法.mp4[54.80mb]3-3完成训练数据准备工作.mp4[24.90mb]3-2使用labelme进行数据与标签标注.mp4[22.19mb]3-1labelme工具安装.mp4[12.17mb]2-9正负样本选择与标签定义.mp4[27.13mb]2-8detectiontarget层的作用.mp4[26.69mb]2-7proposal层实现方法.mp4[33.05mb]2-6候选框过滤方法_.mp4[15.75mb]2-5rpn层的作用与实现解读.mp4[30.56mb]2-4基于不同尺度特征图生成所有框.mp4[33.37mb]2-3生成框比例设置.mp4[30.55mb]2-2fpn层特征提取原理解读_.mp4[44.46mb]2-12整体框架回顾.mp4[30.92mb]2-11roralign操作的效果_.mp4[27.42mb]2-10roipooling层的作用与目的_.mp4[36.93mb]2-1fpn网络架构实现解读.mp4[58.68mb]1-4参数配置.mp4[62.20mb]1-3开源项目数据集.mp4[23.39mb]1-2mask-rcnn开源项目简介.mp4[40.07mb]1-1课程简介.mp4[12.10mb]目录:【python深度学习物体实战/mask-rcnn】mask-rcnn.pdf[898.30kb]f112c9fda85536ee3eba662c9043e683_.bat[70b]第五章:迁移学习_模型下载[91.92mb]第四章:练手小项目-人体姿态识别demo模型下载[530.27mb]第三章:基于mask-rcnn框架训练自己的数据与任务模型下载[439.37mb]第二章:maskrcnn网络框架源码详解模型下载[1.13gb]目录:【python深度学习物体实战/mask-rcnn/第六章:物体检.测-faster-rcnn】iccv15_tutorial_training_rbg.pdf[17.36mb]faster-rcnn.pptx[3.22mb]fasterr-cnntowardsreal-timeobjectdetectionwithregionproposalnetworks.pdf[6.49mb]fasterrcnn_模型下载[2.73gb]

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