分享课程——Python-深度学习-物体检测实战；计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。
通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。
章节1 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
章节2 MaskRcnn网络框架源码详解
章节3 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
章节4 练手小项目-人体姿态识别demo
章节5 必备基础-迁移学习与Resnet网络架构
章节6 必备基础-物体检测FasterRcnn系列
2021-02-27 20:10:39
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计算机视觉-物体检测实战视频教程（2020年10月新课），完整版附源码、数据。物体检测实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下计算机视觉领域主流检测算法及其实例应用。所有算法均选自实际企业项目中常用架构，通俗讲解算法原理并结合论文进行实例分析。实战部分详细解读源码中各核心模块实现方法，带领小伙伴们从源码角度掌握算法实现全部流程及其配置与应用方法，提供全部数据集与所需代码。
2021-02-04 11:09:27
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分享一套物体检测课程——计算机视觉-物体检测实战（2020年10月新课）
物体检测实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下计算机视觉领域主流检测算法及其实例应用。所有算法均选自实际企业项目中常用架构，通俗讲解算法原理并结合论文进行实例分析。实战部分详细解读源码中各核心模块实现方法，带领小伙伴们从源码角度掌握算法实现全部流程及其配置与应用方法，提供全部数据集与所需代码。
2021-02-04 00:00:08
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基于Vibe算法的运动物体检测（Visual Studio完整工程及仿真视频）
Matlab前景目标提取（四个场景）1）静态背景、动态背景的前景目标提取，能在背景复杂化的条件下，将运动的目标；2）带抖动视频；3）静态背景下多摄像头对多目标提取；4）出现异常事件视频的判断等问题。给出了在不同情况下的前景目标提取方案。
2021-01-28 02:08:47
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