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                  Tensorflow物體檢測Faster-Rcnn技術教程

                  唐宇迪
                  高校教師 / 培訓機構講師
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                  計算機博士,專注于機器學習與計算機視覺領域,深度學習領域一線實戰講師。在圖像識別領域有著豐富經驗,實現過包括人臉識別,物體識別,關鍵點檢測等多種應用的新算法。 參與多個國家級計算機視覺項目,多年數據領域培訓經驗,豐富的教學講解經驗,出品多套機器學習與深度學習系列課程,課程生動形象,風格通俗易懂。
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                  【課程介紹】


                  購買課程后,可掃碼進入學習群,獲取唐宇迪老師答疑

                  Tensorflow物體檢測FasterRcnn視頻培訓教程內容概況:課程首先講解物體檢測的初期算法,對比不同效果與設計思想從而引入fasterrcnn三代算法。在學習階段我們選擇了深度學習框架tensorflow版本進行解讀,在代碼層面tensorflow版完全是caffe版本的復現,大家只需選擇自己需要學習的框架對應的代碼即可,逐行進行debug操作,再配合上論文,這樣才能更好的學習faster-rcnn原理、訓練、編譯、算法的思想與實現方法。終身講師卡更優惠,持續更新,一勞永逸

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                  【課程收益】
                  掌握基于深度學習的物體檢測基本原理,熟悉faster-rcnn架構原理,配置好環境進行源碼學習。
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