【中文配音】吴恩达高级计算机视觉：目标检测·分割·模型可视化

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合集 · 吴恩达公开课 (22)

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Parts

  1. P1 · 吴恩达深度学习实战：图像分类、目标检测与分割全流程
  2. P2 · 从零掌握图像分类与目标检测：实战迁移学习、R-CNN、U-Net全流程
  3. P3 · 图像分割实战：用U-Net和Mask-RCNN精准识别每个像素
  4. P4 · 迁移学习实战：用TensorFlow快速构建图像检测模型
  5. P5 · 迁移学习实战：用预训练模型轻松搞定图像分类与目标检测
  6. P6 · 吴恩达新课：迁移学习实战，用ResNet-50打造自己的目标检测模型
  7. P7 · 用ResNet50迁移学习实战CIFAR-10图像分类｜完整代码手把手教学
  8. P8 · ResNet50图像分类实战：手把手教你用代码实现迁移学习
  9. P9 · 手把手实战目标检测：从零搭建图像定位网络
  10. P10 · 目标检测模型评估实战：用IoU交并比量化边界框预测
  11. P11 · 目标检测实战：用滑动窗口和ResNet-50识别多物体
  12. P12 · 目标检测经典R-CNN实战：从区域提议到SVM分类，手把手带你复现
  13. P13 · 目标检测实战：用Fast R-CNN精准识别图像中的物体
  14. P14 · 目标检测实战：用Faster R-CNN快速识别图像中的物体
  15. P15 · TensorFlow Hub实战：用Faster R-CNN快速实现目标检测
  16. P16 · 用TensorFlow实战图像分类与目标检测：手把手教你跑模型
  17. P17 · 用TensorFlow目标检测API，手把手训练你的专属识别模型
  18. P18 · 用API实现目标检测可视化：手把手实战图像识别与分割
  19. P19 · 目标检测实战：用RetinaNet训练你自己的模型
  20. P20 · 实战加载预训练权重：复用RetinaNet目标检测头部，打造你的自定义检测模型
  21. P21 · 5张图训练目标检测模型：用TensorFlow Object Detection API实战
  22. P22 · 自定义训练循环实战：用TensorFlow目标检测API微调RetinaNet
  23. P23 · 图像分割实战：用U-Net和Mask-RCNN精准识别物体
  24. P24 · 图像分割实战：从FCN到U-Net、Mask R-CNN，手把手实现语义分割
  25. P25 · 图像分割实战：用FCN全卷积网络实现像素级识别
  26. P26 · 上采样方法实战：用TensorFlow实现图像分割与目标检测
  27. P27 · 用VGG16+FCN8实现图像分割：编码器-解码器实战全流程
  28. P28 · 用TensorFlow实现图像分割与目标检测：从FCN到Mask-RCNN全实战
  29. P29 · 图像分割模型准不准？IoU和Dice系数实战评估
  30. P30 · U-Net图像分割实战：用全卷积网络精准识别物体
  31. P31 · U-Net图像分割实战：从编码器开始手把手写代码
  32. P32 · U-Net解码器代码实战：图像分割核心模块手把手实现
  33. P33 · Mask R-CNN实战：用实例分割检测并分割图像中的每个对象
  34. P34 · AI模型为何看走眼？一个坦克实验揭开可解释性的重要性
  35. P35 · 实战解析：用类别激活图可视化CNN关注区域，提升模型可解释性
  36. P36 · 用类激活图看清AI如何识别服装，手把手实战Fashion MNIST
  37. P37 · 显著性图实战：揪出模型到底在看哪里，优化你的图像分类网络
  38. P38 · Grad-CAM实战：可视化CNN决策，揪出模型看哪里的黑科技
  39. P39 · 可视化剖析经典CNN：ZFNet如何改进AlexNet并夺冠
Description 
吴恩达团队 DeepLearning.AI《高级计算机视觉》：迁移学习、目标检测、图像分割到模型可视化一条线讲透。

📌 本期看点
· 迁移学习实战：ResNet50 / CIFAR-10，少数据也能搭检测与分类
· 目标检测全链路：滑动窗口 → R-CNN / Fast·Faster R-CNN → RetinaNet API
· 图像分割：FCN / U-Net / Mask R-CNN，语义分割与实例分割
· 可解释性：CAM、显著性图、Grad-CAM，看清模型到底在看哪里

🧭 观看指南
共 39 讲中文配音，按 Introduction → Object Detection → Image Segmentation → Visualization 四块顺序排布。

🎯 适合人群
有 TensorFlow/CNN 基础、想系统补齐检测与分割工程能力的算法与转码同学。

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