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学习时长
11周/建议每周8个小时
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答疑服务
专属微信答疑群/讲师直接参与
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作业批改
每章节设计作业/助教及时批改评优
- 第1章: 物体检测概述（1次课）
- 第1节: 物体检测概述
- 第2节: 作业
- 第2章: 通用物体检测（5次课）
- 第1节: 物体检测实践环境配置
- 第2节: 通用物体检测概述
- 第3节: 基于锚框的物体检测算法：多阶段法 Faster R-CNN、R-FCN、FPN和Mask R-CNN
- 第4节: 基于锚框的物体检测算法：单阶段法 SSD、RetinaNet
- 第5节: 无需锚框的物体检测算法：关键点法和中心域法CornetNet和FCOS
- 第6节: 实用物体检测算法的研究思路
- 第3章: 人脸检测（3次课）--和第4章二选一
- 第1节: 人脸检测概述
- 第2节: 传统Viola-Jones人脸检测算法
- 第3节: 深度学习早期人脸检测算法
- 第4节: 深度学习后期人脸检测算法：SSD、RetinaNet、Faster-CNN，R-FCN
- 第5节: 深度学习后期人脸检测算法：高效率 FaceBoxes
- 第6节: 深度学习后期人脸检测算法：高精度
- 第4章: 行人检测（2次课）--和第3章二选一
- 第1节: 行人检测概述
- 第2节: 传统DPM行人检测算法
- 第3节: 深度学习早期行人检测算法：RPN+BF
- 第4节: 深度学习后期行人检测算法
- 第5章: 物体检测总结与展望（1次课）
- 第1节: 物体检测总结与展望
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