第 1 集卷积神经网络试听

• 1.1 深度卷积网络基础试听
• 1.2 深度卷积网络基础试听
• 1.3 其它基本单元以及神经网络结构试听
• 1.4 经典卷积神经网络结构试听
• 1.5 Inception结构的发展试听
• 1.6 移动设备的模型结构试听
• 1.7 Faster-RCNN的发展过程试听
• 1.8 Yolo系列模型结构试听

第 2 集深度卷积网络基础

• 2.1 感知机
• 2.2 logistic regression
• 2.3 特征提取基础
• 2.4 传统的边缘检测方法
• 2.5 良好特征的三个性质
• 2.6 感受野

第 3 集基本单元-卷积层

• 3.1 卷积的概念
• 3.2 计算方法
• 3.3 其它新型卷积

第 4 集其它基本单元以及神经网络结构

• 4.1 池化层
• 4.2 激活层
• 4.3 BN层
• 4.4 全连接层
• 4.5 LeNet
• 4.6 AlexNet
• 4.7 ZFNet

第 5 集经典卷积神经网络结构

• 5.1 VGG
• 5.2 ResNet
• 5.3 DenseNet

第 6 集Inception结构的发展

• 6.1 Inception V1
• 6.2 Inception V2
• 6.3 Inception V3
• 6.4 Inception V4
• 6.5 Inception-Residual

第 7 集移动设备的模型结构

• 7.1 MobileNet V1
• 7.2 ShuffleNet
• 7.3 MobileNet V2
• 7.4 模型蒸馏的基本原理
• 7.5 模型蒸馏的设计技巧

第 8 集Faster-RCNN的发展过程

• 8.1 RCNN
• 8.2 Fast-RCNN
• 8.3 Faster-RCNN

第 9 集Yolo系列模型结构

• 9.1 Yolo
• 9.2 Yolo V2
• 9.3 Yolo V3