cto – Tensorflow-物体检测-Faster-Rcnn解读 | 完结

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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。
课程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。

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。
课程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。

 

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