人工精选深度学习-目标追踪与姿态估计实战
深度学习-目标追踪与姿态估计实战 这门课聚焦于目标追踪与姿态估计的实际应用。目标追踪解决的是在视频序列中持续定位同一目标的问题，适用于安防监控、自动驾驶等场景；姿态估计则用于分析人体关键点，常见于运动分析、人机交互等领域。课程通过YOLOV5检测与deepsort追踪、OpenPose算法等核心方法
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深度学习-目标追踪与姿态估计实战
这门课聚焦于目标追踪与姿态估计的实际应用。目标追踪解决的是在视频序列中持续定位同一目标的问题，适用于安防监控、自动驾驶等场景；姿态估计则用于分析人体关键点，常见于运动分析、人机交互等领域。课程通过YOLOV5检测与deepsort追踪、OpenPose算法等核心方法，结合源码解析和项目实战，帮助学习者掌握从算法原理到工程落地的完整流程。
适合人群与学习基础
目标追踪与姿态估计属于计算机视觉进阶方向，适合有Python编程基础、熟悉PyTorch或TensorFlow框架，并对深度学习算法有一定了解的学员。若仅掌握基础图像分类，建议补充相关基础知识后再学习。课程资料包含PPT讲义、代码和项目数据，适合通过代码阅读和项目复现加深理解。对数学和线性代数有基本认知会更有帮助。
核心内容与学习路径
课程解决的核心问题是：如何将算法应用于实际场景并优化性能。建议先学习目标追踪模块的前两部分，包括YOLOV5的检测原理和deepsort的匹配机制，通过源码分析理解算法逻辑。姿态估计部分可重点关注OpenPose的图优化算法，结合提供的竞走数据集进行代码调试。学完后，能独立完成基于YOLOV5+deepsort的追踪项目，或实现简单的姿态关键点标注功能。资料包中的项目代码需配合在线文档和视频讲解使用，通过修改参数或更换数据集进行实践，逐步提升算法的鲁棒性。学习过程中可先从基础项目开始，逐步增加复杂度，确保每部分算法原理都理解透彻。
课程目录
课程目录113 集
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- 17 KB, ) 下载附件 保存到相册 2025-9-6 17:
- 10 上传 简介： 课程主要包括两大核心模块：1.目标追踪算法及其项目实战；2.姿态估计算法及其项目实战。通俗解读算法核心知识点，并基于源码进行实战解读，详细分析源码构建与项目流程。基于真实数据集与实际任务进行项目实战。目标追踪模块主要讲解YOLOV5检测算法与deepsort追踪算法，姿态估计模块主要讲解openpose系列算法，所有模块均提供PPT，数据与代码 ddde7d08a9b192fb387def34da371e63_163337qp588x1zcbb85551.png 下载附件 保存到相册 2025-9-6 17:
- 10 上传 1-1.课程介绍.mp4
- 1-2.1-姿态估计要解决的问题分析.mp4
- 1-3.2-姿态估计应用领域概述.mp4
- 1-4.3-传统topdown方法的问题.mp4
- 1-5.4-要解决的两个问题分析.mp4
- 1-6.5-基于高斯分布预测关键点位置.mp4
- 1-7.6-各模块输出特征图解读.mp4
- 1-8.7-PAF向量登场.mp4
- 1-9.8-PAF标签设计方法.mp4
- 1-10.9-预测时PAF积分计算方法.mp4
- 1-11.10-匹配方法解读.mp4
- 1-12.11-CPM模型特点.mp4
- 1-13.12-算法流程与总结.mp4
- 2-1.1-数据集与路径配置解读.mp4
- 2-2.2-读取图像与标注信息.mp4
- 2-3.3-关键点与躯干特征图初始化.mp4
- 2-4.4-根据关键点位置设计关键点标签.mp4
- 2-5.5-准备构建PAF躯干标签.mp4
- 2-6.6-各位置点归属判断.mp4
- 2-7.7-特征图各点累加向量计算.mp4
- 2-8.8-完成PAF特征图制作.mp4
- 2-9.9-网络模型一阶段输出.mp4
- 2-10.10-多阶段输出与预测.mp4
- 3-1.1-卡尔曼滤波通俗解释.mp4
- 3-2.2-卡尔曼滤波要完成的任务.mp4
- 3-3.3-任务本质分析.mp4
- 3-4.4-基于观测值进行最优估计.mp4
- 3-5.5-预测与更新操作.mp4
- 3-6.6-追踪中的状态量.mp4
- 3-7.7-匈牙利匹配算法概述.mp4
- 3-8.8-匹配小例子分析.mp4
- 3-9.9-REID特征的作用.mp4
- 3-10.10-sort与deepsort建模流程分析.mp4
- 3-11.11-预测与匹配流程解读.mp4
- 3-12.12-追踪任务流程拆解.mp4
- 4-1.1-项目环境配置.mp4
- 4-2.2-参数与DEMO演示.mp4
- 4-3.3-针对检测结果初始化track.mp4
- 4-4.4-对track执行预测操作.mp4
- 4-5.5-状态量预测结果.mp4
- 4-6.6-IOU代价矩阵计算.mp4
- 4-7.7-参数更新操作.mp4
- 4-8.8-级联匹配模块.mp4
- 4-9.9-ReID特征代价矩阵计算.mp4
- 4-10.10-匹配结果与总结.mp4
- 5-1.1-V4版本整体概述.mp4
- 5-2.2-V4版本贡献解读.mp4
- 5-3.3-数据增强策略分析.mp4
- 5-4.4-DropBlock与标签平滑方法.mp4
- 5-5.5-损失函数遇到的问题.mp4
- 5-6.6-CIOU损失函数定义.mp4
- 5-7.7-NMS细节改进.mp4
- 5-8.8-SPP与CSP网络结构.mp4
- 5-9.9-SAM注意力机制模块.mp4
- 5-10.10-PAN模块解读.mp4
- 5-11.11-激活函数与整体架构总结.mp4
- 6-1.1-整体项目概述.mp4
- 6-2.2-训练自己的数据集方法.mp4
- 6-3.3-训练数据参数配置.mp4
- 6-4.4-测试DEMO演示.mp4
- 7-1.1-数据源DEBUG流程解读.mp4
- 7-2.2-图像数据源配置.mp4
- 7-3.3-加载标签数据.mp4
- 7-4.4-Mosaic数据增强方法.mp4
- 7-5.5-数据四合一方法与流程演示.mp4
- 7-6.6-getItem构建batch.mp4
- 7-7.7-网络架构图可视化工具安装.mp4
- 7-8.8-V5网络配置文件解读.mp4
- 7-9.9-Focus模块流程分析.mp4
- 7-10.10-完成配置文件解析任务.mp4
- 7-11.11-前向传播计算.mp4
- 7-12.12-BottleneckCSP层计算方法.mp4
- 7-13.13-SPP层计算细节分析.mp4
- 7-14.13-Head层流程解读.mp4
- 7-15.14-上采样与拼接操作.mp4
- 7-16.15-输出结果分析.mp4
- 7-17.16-超参数解读.mp4
- 7-18.17-命令行参数介绍.mp4
- 7-19.18-训练流程解读.mp4
- 7-20.19-各种训练策略概述.mp4
- 7-21.20-模型迭代过程.mp4
- 8-1.1-医学疾病数据集介绍.mp4
- 8-2.2-Resnet网络架构原理分析.mp4
- 8-3.3-dataloader加载数据集.mp4
- 8-4.4-Resnet网络前向传播.mp4
- 8-5.5-残差网络的shortcut操作.mp4
- 8-6.6-特征图升维与降采样操作.mp4
- 8-7.7-网络整体流程与训练演示.mp4
- 9-1.2-PyTorch框架发展趋势简介.mp4
- 9-2.3-框架安装方法（CPU与GPU版本）.mp4
- 9-3.4-PyTorch基本操作简介.mp4
- 9-4.自动求导机制.mp4
- 9-5.线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4
- 9-6.线性回归DEMO-训练回归模型.mp4
- 9-7.常见tensor格式.mp4
- 9-8.Hub模块简介.mp4
- 10-1.卷积网络参数定义.mp4
- 10-2.网络流程解读.mp4
- 10-3.Vision模块功能解读.mp4
- 10-4.分类任务数据集定义与配置.mp4
- 10-5.图像增强的作用.mp4
- 10-6.数据预处理与数据增强模块.mp4
- 10-7.Batch数据制作.mp4
- 10-8.迁移学习的目标.mp4
- 10-9.迁移学习策略.mp4
- 10-10.加载训练好的网络模型.mp4
- 10-11.优化器模块配置.mp4
- 10-12.实现训练模块.mp4
- 10-13.训练结果与模型保存.mp4
- 10-14.加载模型对测试数据进行预测.mp4
- 数据代码.txt
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