RPN层的作用与实现解读

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:18

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物体检测-Faster-Rcnn、原理+实战，你见过最接地气的课程。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。课程目标掌握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。适用人群熟悉tensorflow与深度学习的下伙伴【课程内容】第一章:三代物体检测算法概述第一节物体检测概述第二节深度学习经典检测方法第三节faster-rcnn概述第二章:faster-rcnn论文解读第一节论文概述解读第二节RPN网络结构第三节损失函数定义第四节网络细节第三章:tensorflow版本实现概述第一节环境配置概述第二节项目配置第三节数据加载第四节数据变换第五节完成数据提取第六节特征提取VGG 第七节RPN层第八节提取网络细节第九节网络训练迭代

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