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       1、培訓(xùn)過(guò)程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽(tīng)；
       2、培訓(xùn)結(jié)束后,授課老師留給學(xué)員聯(lián)系方式,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供課后技術(shù)支持。
       3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會(huì)?！詈细駥W(xué)員免費(fèi)頒發(fā)相關(guān)工程師等資格證書(shū)，提升職業(yè)資質(zhì)。專(zhuān)注高端技術(shù)培訓(xùn)15年，端海學(xué)員的能力得到大家的認(rèn)同，受到用人單位的廣泛贊譽(yù)，端海的證書(shū)受到廣泛認(rèn)可。

• 第1章 課程介紹
  本章節(jié)主要介紹課程的主要內(nèi)容、核心知識(shí)點(diǎn)、課程涉及到的應(yīng)用案例、深度學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)通用流程、適應(yīng)人群、學(xué)習(xí)本門(mén)課程的前置條件、學(xué)習(xí)后達(dá)到的效果等，幫助大家從整體上了解本門(mén)課程的整體脈絡(luò)。
• 1-1 課程導(dǎo)學(xué)
  第2章 目標(biāo)檢測(cè)算法基礎(chǔ)介紹
  本章節(jié)主要介紹目標(biāo)檢測(cè)算法的基本概念、傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)算法、目前深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)主流方法（one-stage、two-stage、多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)）、相關(guān)算法的基本流程、算法性能的評(píng)價(jià)指標(biāo)、不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)和性能比較等，并結(jié)合實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景和案例來(lái)介紹目標(biāo)檢測(cè)算法的重要性和實(shí)用性。...
• 2-1 目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題定義
  2-2 目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題方法
  2-3 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法基本流程
  2-4 常見(jiàn)傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法-Viola-Jones（人臉檢測(cè)）
  2-5 常見(jiàn)傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法-HOG+SVM（行人檢測(cè)、Opencv）
  2-6 常見(jiàn)傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法-DPM（物體檢測(cè)）
  2-7 常見(jiàn)傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)方法-Sofe-NMS（非極大值抑制算法）
  2-8 Two-stage基本介紹，流程與常見(jiàn)算法
  2-9 Two-stage核心組件
  2-10 One-stage基本介紹、流程與常見(jiàn)算法
  2-11 One-stage核心組件
  2-12 One-stage與Two-stage優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比
  2-13 思考題
  第3章 SSD系列算法原理精講
  本章節(jié)主要針對(duì)SSD系列目標(biāo)檢測(cè)算法原理進(jìn)行介紹，其中涉及到了one-stage目標(biāo)檢測(cè)算法流程，SSD及其變種網(wǎng)絡(luò)（DSSD、DSOD、FSSD、RSSD等）的核心思想、主干網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)思想、框架結(jié)構(gòu)、Default box、Prior box、樣本構(gòu)造、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、損失函數(shù)，對(duì)比不同算法優(yōu)缺點(diǎn)以及介紹算法應(yīng)用場(chǎng)景等。...
• 3-1 SSD系列算法介紹（主干網(wǎng)絡(luò)、多尺度Feature Map預(yù)測(cè)）
  3-2 Prior Box Layer、樣本構(gòu)造、損失函數(shù)介紹
  3-3 DSSD、DSOD算法
  3-4 FSSD、RSSD算法
  3-5 思考題
  第4章 基于SSD的人臉檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
  本章節(jié)以人臉檢測(cè)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景為例，利用SSD來(lái)解決人臉檢測(cè)問(wèn)題，涉及到了Wider Face數(shù)據(jù)集介紹、VOC數(shù)據(jù)集格式、打包、SSD框架解讀、環(huán)境搭建、SSD-Face人臉檢測(cè)模型訓(xùn)練、測(cè)試等內(nèi)容，幫助大家從實(shí)際案例的角度出發(fā)，快速入門(mén)SSD算法框架的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。...
• 4-1 人臉業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹（常見(jiàn)問(wèn)題、標(biāo)注方法、算法性能好壞、人臉采集常用方法）
  4-2 Wider Face數(shù)據(jù)集介紹、標(biāo)注格式、下載等
  4-3 Wider Face數(shù)據(jù)集介紹
  4-4 Wider Face數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)VOC格式數(shù)據(jù)集編程實(shí)現(xiàn)
  4-5 使用Caffe-SSD打包Wider Face為L(zhǎng)MDB格式樣本實(shí)操
  4-6 Caffe-SSD框架搭建及訓(xùn)練腳本解讀
  4-7 Caffe-SSD人臉檢測(cè)模型訓(xùn)練實(shí)操講解
  4-8 Caffe-SSD框架主干網(wǎng)絡(luò)腳本講解+實(shí)操
  4-9 Caffe-SSD框架訓(xùn)練腳本講解+實(shí)操
  4-10 Caffe-SSD框架模型測(cè)試介紹與腳本編程實(shí)現(xiàn)
  4-11 Caffe-SSD框架測(cè)試結(jié)果可視化與人臉檢測(cè)技巧說(shuō)明
  4-12 思考題
  第5章 Faster RCNN系列算法原理精講
  本章節(jié)主要針對(duì)Faster RCNN系列目標(biāo)檢測(cè)算法原理進(jìn)行介紹，其中涉及到了two-stage目標(biāo)檢測(cè)算法流程、從RCNN到Faster RCNN以及Faster RCNN的系列變種網(wǎng)絡(luò)（HyperNet、RFCN、Light-Head RCNN、Mask-RCNN、Cascade RCNN、CoupleNet）的核心思想、主干網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)思想、框架結(jié)構(gòu)、RPN網(wǎng)絡(luò)、OHEM、Soft-NMS等，對(duì)比不同算法優(yōu)...
• 5-1 Faseter-Rcnn系列介紹
  5-2 RCNN介紹
  5-3 SPPNet介紹
  5-4 Fast rcnn介紹
  5-5 HyperNet、RFCN介紹
  5-6 Light-Head RCNN、Mask-RCNN介紹
  5-7 Cascade RCNN、CoupleNet、OHEM、Soft-NMS介紹
  5-8 思考題
  第6章 基于Faster RCNN的ADAS場(chǎng)景目標(biāo)檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
  本章節(jié)以ADAS實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景為例，利用Faster RCNN來(lái)解決機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)、行人等駕駛場(chǎng)景中的目標(biāo)檢測(cè)問(wèn)題，涉及到Kitti數(shù)據(jù)集介紹、VOC格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、Faster rcnn框架解讀、環(huán)境搭建、Faster rcnn-ADAS目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練、測(cè)試等內(nèi)容，幫助大家從實(shí)戰(zhàn)的角度快速掌握Faster RCNN系列算法框架的使用。...
• 6-1 ADAS業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹
  6-2 Kitti數(shù)據(jù)集介紹、標(biāo)注格式、下載等
  6-3 Kitti數(shù)據(jù)集類(lèi)別提取編程實(shí)現(xiàn)
  6-4 Kitti數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)VOC格式數(shù)據(jù)腳本編程實(shí)現(xiàn)
  6-5 Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)模型環(huán)境搭建介紹
  6-6 Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)環(huán)境搭建實(shí)操
  6-7 Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)框架介紹
  6-8 Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)框架訓(xùn)練腳本參數(shù)配置介紹
  6-9 Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)框架配置修改實(shí)操
  6-10 Faster RCNN目標(biāo)檢測(cè)模型訓(xùn)練及其優(yōu)化
  6-11 利用Faster RCNN測(cè)試腳本進(jìn)行模型測(cè)試
  6-12 自己動(dòng)手編程實(shí)現(xiàn)Faster RCNN模型測(cè)試腳本
  6-13 思考題
  第7章 YOLO系列算法原理精講
  本章節(jié)主要針對(duì)YOLO系列目標(biāo)檢測(cè)算法原理進(jìn)行介紹，其中涉及到了算法基本流程、主干網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)思路、YOLOV1/V2/V3/9000、Anchor Boxes、Multi-Scale Training、Darknet-19網(wǎng)絡(luò)、Darknet框架等，對(duì)比不同算法優(yōu)缺點(diǎn)和模型性能等。
• 7-1 Yolov1算法
  7-2 Yolov2算法（1）
  7-3 Yolov2算法（2）
  7-4 Yolo9000算法
  7-5 Yolov3算法
  7-6 思考題
  第8章 基于YOLOV3的通用物體檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
  本章節(jié)以通用物體檢測(cè)（coco）實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景為例，利用YOLOV3來(lái)解決通用物體檢測(cè)問(wèn)題，涉及到coco數(shù)據(jù)集介紹、darknet框架解讀，環(huán)境搭建、YOLOV3-coco通用物體檢測(cè)模型訓(xùn)練、測(cè)試等內(nèi)容，幫助大家了解理論的前提下，快速入門(mén)YOLO系列算法實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。...
• 8-1 物體檢測(cè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景綜述
  8-2 COCO數(shù)據(jù)集介紹、標(biāo)注格式、下載腳本等
  8-3 YOLOV3DarkNet框架介紹和環(huán)境搭建
  8-4 DarkNet框架解讀及相關(guān)配置說(shuō)明
  8-5 利用DarkNet框架進(jìn)行YOLOV3模型訓(xùn)練實(shí)操
  8-6 YoloV3檢測(cè)模型的測(cè)試介紹及編程實(shí)例
  8-7 思考題
  第9章 文本檢測(cè)系列算法原理精講
  本章節(jié)主要針對(duì)文本檢測(cè)系列算法原理進(jìn)行介紹，其中涉及到了算法基本流程、傳統(tǒng)的文本檢測(cè)算法（Top-down、bottom-up）、物體檢測(cè)算法VS文本檢測(cè)算法、文本檢測(cè)算法優(yōu)化方向、常用文本檢測(cè)算法模型（CTPN、RRPN、FTSN、DMPNet、EAST、SegLink、Pixel Link、Textboxes、Textboxes++等）、文本檢測(cè)數(shù)據(jù)集（ICDAR、CTW、RCTW-...
• 9-1 文本檢測(cè)算法原理介紹
  9-2 CTPN模型
  9-3 RRPN模型
  9-4 FTSN模型
  9-5 DMPNet模型
  9-6 EAST模型
  9-7 SegLink模型
  9-8 PixelLink模型
  9-9 Textboxes講解
  9-10 Textboxes++模型介紹
  9-11 文本檢測(cè)常見(jiàn)數(shù)據(jù)集
  9-12 其他檢測(cè)模型方法介紹
  9-13 思考題
  第10章 基于EAST的自然場(chǎng)景文本檢測(cè)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
  本章節(jié)以自然場(chǎng)景下的文本檢測(cè)實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景為例，利用EAST框架來(lái)解決文本檢測(cè)問(wèn)題，涉及到ICDAR數(shù)據(jù)集介紹、ICDAR數(shù)據(jù)下載、標(biāo)注格式解讀、EAST框架解讀、環(huán)境搭建、模型訓(xùn)練、測(cè)試等，幫助大家從實(shí)際案例的角度出發(fā)，快速入門(mén)文本檢測(cè)算法框架的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。...
• 10-1 自然場(chǎng)景下文本檢測(cè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景綜述
  10-2 ICDAR數(shù)據(jù)集介紹、標(biāo)注格式、下載等
  10-3 EAST文本檢測(cè)框架環(huán)境搭建
  10-4 EAST文本檢測(cè)框架解讀與訓(xùn)練實(shí)操
  10-5 EAST文本檢測(cè)模型測(cè)試腳本編程實(shí)例
  10-6 思考題
  第11章 多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)原理介紹
  本章節(jié)主要針對(duì)文本檢測(cè)系列算法原理進(jìn)行介紹，其中涉及到了算法基本流程、傳統(tǒng)的文本檢測(cè)算法（Top-down、bottom-up）、物體檢測(cè)算法VS文本檢測(cè)算法、文本檢測(cè)算法優(yōu)化方向、常用文本檢測(cè)算法模型（CTPN、RRPN、FTSN、DMPNet、EAST、SegLink、Pixel Link、Textboxes、Textboxes++等）、文本檢測(cè)數(shù)據(jù)集（ICDAR、CTW、RCTW-...
• 第12章 基于人臉檢測(cè)+關(guān)鍵點(diǎn)定位的多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)
  本章節(jié)以人臉檢測(cè)+關(guān)鍵點(diǎn)定位的實(shí)際業(yè)務(wù)場(chǎng)景為例，利用MTCNN多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)來(lái)解決多個(gè)任務(wù)的數(shù)據(jù)打包、環(huán)境搭建、模型訓(xùn)練、測(cè)試等實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，幫助大家從實(shí)際案例的角度出發(fā)，快速入門(mén)多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目。