课程将带您学习基于深度学习的物体检测基本原理，熟悉faster-rcnn架构原理，配置好环境进行源码学习。首先讲解物体检测的初期算法，对比不同效果与设计思想从而引入faster-rcnn三代算法，对三代算法原理进行详细解读。在学习阶段我们选择了tensorflow版本的faster-rcnn进行解读，对于框架的选择，大家可以看需求而选择，在代码层面tensorflow版完全是caffe版本的复现，大家只需选择自己需要学习的框架对应的代码即可，无论caffe与tensorflow都需要大家在学习的过程中先配置好环境，逐行进行debug操作，再配合上论文，这样才能更好的学习faster-rcnn算法的思想与实现方法。

资源目录:

章节1:三代物体检测算法概述
课时1视频物体检测概述13:27
课时2视频深度学习经典检测方法17:11
课时3视频faster-rcnn概述11:21
章节2:faster-rcnn论文解读
课时4视频论文概述16:07
课时5视频RPN网络结构18:32
课时6视频损失函数定义20:26
课时7视频网络细节16:10
章节3:tensorflow版本实现概述
课时8视频环境配置概述19:16
课时9文本数据代码下载
课时10视频项目配置13:29
课时11视频数据加载12:59
课时12视频数据变换09:35
课时13视频完成数据读取18:57
课时14视频特征提取VGG12:27
课时15视频RPN层17:45
课时16视频提取网络细节16:13
课时17视频网络训练迭代

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