Python 大厂Python深度学习视频教程

宝藏级的Python深度学习到迁移学习课程实战，课程将以最快的速度帮助同学们构建整体的深度学习与网络架构，课程内容包括了Mask-Rcnn开源项目，FPN网络架构实现解读，RorAlign操作，RoiPooling层解读，DetectionTarget层的作用，迁移学习策略，物体检测概述，RPN网络架构等非常有用的内容。

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Python-大厂Python深度学习视频教程目录如下：

课件源码Python深度学习物体实战

1-1 课程简介.mp4

1-2 Mask-Rcnn开源项目简介.mp4

1-3 开源项目数据集.mp4

1-4 参数配置.mp4

2-1 FPN网络架构实现解读.mp4

2-10 RoiPooling层的作用与目的.mp4

2-11 RorAlign操作的效果.mp4

2-12 整体框架回顾.mp4

2-2 FPN层特征提取原理解读.mp4

2-3 生成框比例设置.mp4

2-4 基于不同尺度特征图生成所有框.mp4

2-5 RPN层的作用与实现解读.mp4

2-6 候选框过滤方法.mp4

2-7 Proposal层实现方法.mp4

2-8 DetectionTarget层的作用.mp4

2-9 正负样本选择与标签定义.mp4

3-1 Labelme工具安装.mp4

3-2 使用labelme进行数据与标签标注.mp4

3-3 完成训练数据准备工作.mp4

3-4 maskrcnn源码修改方法.mp4

3-5 基于标注数据训练所需任务.mp4

3-6 测试与展示模块.mp4

4-1 COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4

4-2 网络架构概述.mp4

4-3 流程与结果演示.mp4

5-1 迁移学习的目标.mp4

5-2 迁移学习策略.mp4

5-3 Resnet原理.mp4

5-4 Resnet网络细节.mp4

5-5 Resnet基本处理操作.mp4

5-6 shortcut模块.mp4

5-7 加载训练好的权重.mp4

5-8 迁移学习效果对比.mp4

6-1 物体检测概述.mp4

6-2 深度学习经典检测方法.mp4

6-3 faster-rcnn概述.mp4

6-4 论文解读.mp4

6-5 RPN网络架构.mp4

6-6 损失函数定义.mp4

6-7 网络细节.mp4