深度学习常用的目标检测算法

┣━mksz298 – 深度学习常用的目标检测算法
┣━第4章 基于SSD的人脸检测项目实战
┣━04-11 Caffe-SSD框架测试结果可视化与人脸检测技巧说明.mp4
┣━04-02 Wider Face数据集介绍、标注格式、下载等.mp4
┣━04-07 Caffe-SSD人脸检测模型训练实操讲解.mp4
┣━04-03 Wider Face数据集介绍.mp4
┣━04-10 Caffe-SSD框架模型测试介绍与脚本编程实现.mp4
┣━04-08 Caffe-SSD框架主干网络脚本讲解+实操.mp4
┣━04-01 人脸业务场景介绍（常见问题、标注方法、算法性能好坏、人脸采集常用方法）.mp4
┣━04-04 Wider Face数据集转VOC格式数据集编程实现.mp4
┣━04-09 Caffe-SSD框架训练脚本讲解+实操.mp4
┣━04-06 Caffe-SSD框架搭建及训练脚本解读.mp4
┣━04-05 使用Caffe-SSD打包Wider Face为LMDB格式样本实操.mp4
┣━第6章 基于Faster RCNN的ADAS场景目标检测项目实战
┣━06-04 Kitti数据集转VOC格式数据脚本编程实现.mp4
┣━06-01 ADAS业务场景介绍.mp4
┣━06-12 自己动手编程实现Faster RCNN模型测试脚本.mp4
┣━06-07 Faster RCNN目标检测框架介绍.mp4
┣━06-10 Faster RCNN目标检测模型训练及其优化.mp4
┣━06-08 Faster RCNN目标检测框架训练脚本参数配置介绍.mp4
┣━06-03 Kitti数据集类别提取编程实现.mp4
┣━06-06 Faster RCNN目标检测环境搭建实操.mp4
┣━06-11 利用Faster RCNN测试脚本进行模型测试.mp4
┣━06-09 Faster RCNN目标检测框架配置修改实操.mp4
┣━06-05 Faster RCNN目标检测模型环境搭建介绍.mp4
┣━06-02 Kitti数据集介绍、标注格式、下载等.mp4
┣━第13章 课程总结
┣━13-01 one-stage vs two-stage.mp4
┣━13-08 目标检测行业应用现状-文本检测.mp4
┣━13-07 目标检测行业应用现状-ADAS.mp4
┣━13-02 不同目标检测算法的优缺点对比.mp4
┣━13-05 目标检测常见任务与性能评价指标.mp4
┣━13-06 目标检测行业应用现状-人脸检测.mp4
┣━13-04 常见目标检测研究对象与数据集.mp4
┣━13-09 课程总结.mp4
┣━13-03 不同目标检测算法的精度对比.mp4
┣━课程资料
┣━代码资料.zip
┣━第7章 YOLO系列算法原理精讲
┣━07-01 Yolov1算法.mp4
┣━07-05 Yolov3算法.mp4
┣━07-04 Yolo9000算法.mp4
┣━07-03 Yolov2算法（2）.mp4
┣━07-02 Yolov2算法（1）.mp4
┣━第12章 基于人脸检测+关键点定位的多任务网络项目实战
┣━12-6 MTCNN模型（PNet、RNet、ONet）测试实操.mp4
┣━12-5 MTCNN模型训练（PNet、RNet、ONet）实操.mp4
┣━12-4 MTCNN模型训练介绍.mp4
┣━12-2 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（1）.mp4
┣━12-3 MTCNN数据打包（PNet、RNet、ONet）实操（2）.mp4
┣━12-1 MTCNN环境配置、框架解读、数据打包.mp4
┣━第9章 文本检测系列算法原理精讲
┣━09-06 EAST模型.mp4
┣━09-07 SegLink模型.mp4
┣━09-11 文本检测常见数据集.mp4
┣━09-08 PixelLink模型.mp4
┣━09-04 FTSN模型.mp4
┣━09-12 其他检测模型方法介绍.mp4
┣━09-09 Textboxes讲解.mp4
┣━09-01 文本检测算法原理介绍.mp4
┣━09-05 DMPNet模型.mp4
┣━09-10 Textboxes++模型介绍.mp4
┣━09-03 RRPN模型.mp4
┣━09-02 CTPN模型.mp4
┣━第8章 基于YOLOV3的通用物体检测项目实战
┣━08-06 YoloV3检测模型的测试介绍及编程实例.mp4
┣━08-05 利用DarkNet框架进行YOLOV3模型训练实操.mp4
┣━08-03 YOLOV3DarkNet框架介绍和环境搭建.mp4
┣━08-01 物体检测业务场景综述.mp4
┣━08-02 COCO数据集介绍、标注格式、下载脚本等.mp4
┣━08-04 DarkNet框架解读及相关配置说明.mp4
┣━第2章 目标检测算法基础介绍
┣━02-04 常见传统目标检测方法-Viola-Jones（人脸检测）.mp4
┣━02-05 常见传统目标检测方法-HOG+SVM（行人检测、Opencv）.mp4
┣━02-01 目标检测问题定义.mp4
┣━02-12 One-stage与Two-stage优缺点对比.mp4
┣━02-02 目标检测问题方法.mp4
┣━02-09 Two-stage核心组件.mp4
┣━02-03 传统目标检测方法基本流程.mp4
┣━02-07 常见传统目标检测方法-Sofe-NMS（非极大值抑制算法）.mp4
┣━02-06 常见传统目标检测方法-DPM（物体检测）.mp4
┣━02-11 One-stage核心组件.mp4
┣━02-10 One-stage基本介绍、流程与常见算法.mp4
┣━02-08 Two-stage基本介绍，流程与常见算法.mp4
┣━第11章 多任务网络原理介绍
┣━11-1 多任务网络业务场景综述.mp4
┣━11-3 人脸检测+关键点多任务网络数据集介绍.mp4
┣━11-2 人脸检测+关键点多任务网络模型MTCNN介绍.mp4
┣━第10章 基于EAST的自然场景文本检测项目实战
┣━10-01 自然场景下文本检测业务场景综述.mp4
┣━10-02 ICDAR数据集介绍、标注格式、下载等.mp4
┣━10-04 EAST文本检测框架解读与训练实操.mp4
┣━10-03 EAST文本检测框架环境搭建.mp4
┣━10-05 EAST文本检测模型测试脚本编程实例.mp4
┣━第3章 SSD系列算法原理精讲
┣━03-01 SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测）.mp4
┣━03-03 DSSD、DSOD算法.mp4
┣━03-04 FSSD、RSSD算法.mp4
┣━03-02 Prior Box Layer、样本构造、损失函数介绍.mp4
┣━第5章 Faster RCNN系列算法原理精讲
┣━05-03 SPPNet介绍.mp4
┣━05-04 Fast rcnn介绍.mp4
┣━05-06 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介绍.mp4
┣━05-01 Faseter-Rcnn系列介绍.mp4
┣━05-05 HyperNet、RFCN介绍.mp4
┣━05-07 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介绍.mp4
┣━05-02 RCNN介绍.mp4