当前课程知识点:零基础入门旷视天元MegEngine > 第九讲:CV检测-RetinaNet 进阶 > CV 检测- RetinaNet 进阶 > 3.1 分类问题背景与 ImageNet 分类任务
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-1.1 旷视天元 MegEngine 介绍和快速上手
-2.1 数据的加载与预处理
-2.2 卷积神经网络的构建
-2.3 梯度下降法与模型训练
-2.4 模型的保存与加载
-3.1 分类问题背景与 ImageNet 分类任务
-3.2 以 CIFAR 10 为例训练 ResNet 18 网络
-3.3 分布式训练
-3.4 模型测试、保存和读取,以及学习率调整
-4.1 检测任务介绍及前置概念
-4.2 Faster R-CNN 源码学习
-4.3 Sublinear memory
-4.4 课程作业与Q&A
-5.1 预训练权重模型获取与转换
-5.2 网络输入和输出
-5.3 MegEngine 交叉编译及部署
-5.4 Android Camera 预览实时推理实现
-5.5 Demo&QA
-6.1 概述与量化方法介绍
-6.2 实例讲解(上)
-6.3 实例讲解(下)
-7.1 基于 DNN 的通用物体检测简介
-7.2 经典物体检测结构
-7.3 进阶的学习
-8.1 RetinaNet 前置概念介绍
-8.2 RetinaNet 的模型结构和实现方式
-8.3 RetinaNet 后处理
-8.4 课程作业
-CV 检测- RetinaNet 进阶