edu磨課師+ 邁向自動駕駛之AI物件偵測技術 講師:張添烜 國立陽明交通大學 影音教學 中文發音 繁體中文版(DVD版)
內容說明:
【課程簡介】
開課學校/機構:國立陽明交通大學
課程發展年度:2021
課程類別:應用科學_電子工程
本課程介紹以深度學習為基礎的物件偵測作法，適用於自動駕駛或輔助駕駛設計。
將會介紹各種經典的兩段式與一段式作法，並探討如何加速符合即時應用，與如何增加準確率的各種做法，最後將以實例說明實際應用場景所遇到的問題與效果。
【先備能力】
本課程建議具備基本深度學習概念即可，無須太多背景知識，適合所有對深度學習於物件偵測有興趣的學習者修習。
【學習目標】
預期學生修完本門課，能深入了解以深度學習為基礎的物件偵測背後的原理與其限制，並對實際應用所面臨的即時運算與準確率問題，知道如何解決。?
【授課教師】
張添烜
任職單位
國立陽明交通大學
簡述
張添烜博士於2000年於交大電子獲得博士學位，於2000~2004任職於創意電子擔任副理，於2004年加入交大電子擔任教職至今。於2009年至比利時IMEC擔任訪問學者。張博士曾獲中國電機工程學會優秀年輕電機工程師獎，台灣IC設計學會傑出年輕學者獎。他的專長為VLSI 設計，深度學習與訊號處理。
課程內容:
001_Object-Detection.mp4
002_R-CNN.mp4
003_Fast-R-CNN.mp4
004_Faster-R-CNN.mp4
005_R-FCN.mp4
006_Single-Stage-Object-Detection.mp4
007_SSD_-Single-Shot-MultiBox-Detector.mp4
008_YOLO-v2-v3.mp4
009_RetinaNet.mp4
010_PVANet.mp4
011_Object-Detection-at-200FPS.mp4
012_Comparison.mp4
013_Mask-R-CNN.mp4
014_Small-Object-Detection.mp4
015_Improvement-Over-Mask-R-CNN-and-RetinaNet-1.mp4
016_Improvement-Over-Mask-R-CNN-and-RetinaNet-2.mp4
017_Uber-Event.mp4
影片介紹:
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