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  • Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序

    Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序 最后编辑:2022-11-26
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    第1章 课程导学
    1-1 课程导学 (17:47)
    第2章 深度学习基础串讲(必备理论知识)
    2-1 卷积神经网基本概念 (19:12)
    2-2 前向运算 (12:03)
    2-3 反向传播基本概念 (05:43)
    2-4 反向传播迭代过程及参数优化概念 (09:23)
    2-5 反向传播之导数、方向导数、偏导数、梯度的概念 (09:42)
    2-6 反向传播之梯度下降算法 (10:37)
    2-7 深度学习发展迅猛的原因 (02:39)
    第3章 卷积神经网络基础串讲(必备理论知识与技巧)
    3-1 卷积神经网内容概括 (02:49)
    3-2 基本组成单元 (09:12)
    3-3 卷积运算的定义 (15:43)
    3-4 卷积的重要参数以及卷积核 (06:13)
    3-5 权值共享与局部连接 (10:53)
    3-6 卷积核与感受野 (17:24)
    3-7 步长与Pad (12:45)
    3-8 卷积的定义与使用介绍(Tensorflow与Caffe) (04:36)
    3-9 池化层 (04:46)
    3-10 激活层 (11:21)
    3-11 BN (07:12)
    3-12 全连接层 (08:51)
    3-13 dropout (03:59)
    3-14 损失层(1) (15:42)
    3-15 损失层(2) (13:46)
    3-16 卷积神经网发展历史 (01:59)
    3-17 LeNet与AlexNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (14:46)
    3-18 ZFNet与VggNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (14:41)
    3-19 Inception系列-卷积神经网如何减少参数量和计算量 (11:47)
    3-20 从卷积的角度思考,如何减小网络中的计算量? (02:50)
    3-21 resnet系列网络(1) (10:28)
    3-22 resnet系列网络(2) (21:36)
    3-23 网络性能计算量对比 (09:31)
    3-24 轻量型卷积神经网-SqueezeNet (09:37)
    3-25 轻量型卷积神经网-MobileNet (20:14)
    3-26 轻量型卷积神经网-ShuffleNet V1 (07:12)
    3-27 轻量型卷积神经网-ShuffleNet V2 (12:30)
    3-28 多分支的卷积神经网 (19:05)
    3-29 卷积神经网中的Attention (09:18)
    3-30 卷积神经网的压缩方法 (12:01)
    第4章 Tensorflow基础串讲(必备TF框架知识与实操)
    4-1 TensorFlow概念介绍-Graph (17:45)
    4-2 Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介绍 (21:38)
    4-3 TensorFlow中核心API接口 (05:44)
    4-4 TensorFlow数据读取机制与API方法 (07:13)
    4-5 Cifar10数据解析编程案例 (17:30)
    4-6 Tensorflow中TFRecord数据打包编程案例 (20:51)
    4-7 如何使用tf.train.slice_input_producer读取文件列表中的样本 (09:19)
    4-8 如何使用tf.train.string_input_producer读取文件列表中的样本 (08:36)
    4-9 如何通过TF对已经打包过的数据进行解析 (11:34)
    4-10 TF中的高级API接口 (21:08)
    4-11 TF中的数据增强 (04:14)
    4-12 Tensorboard 调试技巧 (04:33)
    第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务
    5-1 TF挑战cifar10 (08:26)
    5-2 Cifar10数据读取与数据增强 (04:00)
    5-3 TensorFlow+Slim网络结构搭建 (12:05)
    5-4 Loss、Optimal、Learning Rate、BN等定义 (07:58)
    5-5 Train部分代码编写 (19:15)
    5-6 Test部分代码编写 (04:15)
    5-7 Tensorboard+tf.summary (13:47)
    5-8 模型恢复和模型存储 (05:55)
    5-9 网络结构优化—resnet模型 (05:49)
    5-10 TF官方版本训练Cifar10分类任务 (21:44)
    第6章 人脸检测业务实战
    6-1 人脸业务场景实战 (22:00)
    6-2 人脸检测业务描述以及人脸标注方法 (14:03)
    6-3 人脸检测性能评价指标 (23:22)
    6-4 基于传统的人脸检测方法 (15:23)
    6-5 人脸检测方法 (11:16)
    6-6 【讨论题】人脸检测与通用物体检测和文本检测的区别?
    6-7 人脸检测面临的问题与小人脸问题 (16:36)
    6-8 【讨论题】小目标检测问题的挑战与优化?
    6-9 SSD模型介绍 主干网络与多尺度Feature map (14:52)
    6-10 SSD模型原理介绍(Anchor与Default box) (12:25)
    6-11 SSD模型原理介绍(Prior box、损失函数、样本构造、数据增强) (09:56)
    6-12 TensorFlow-ssd环境搭建(1) (07:20)
    6-13 TensorFlow-ssd环境搭建(2) (07:03)
    6-14 数据清洗与数据打包-理论讲解(1) (08:16)
    6-15 数据清洗与数据打包-理论讲解(2) (09:45)
    6-16 数据清洗与数据打包-实操(1) (09:59)
    6-17 数据清洗与数据打包-实操(2) (10:02)
    6-18 数据清洗与数据打包-实操(3) (15:17)
    6-19 TensorFlow-ssd模型训练之框架解读(1) (15:01)
    6-20 TensorFlow-ssd模型训练之框架解读(2) (12:20)
    6-21 TensorFlow-ssd 模型训练-实操(1) (09:03)
    6-22 TensorFlow-ssd 模型训练-实操(2) (11:59)
    6-23 TensorFlow-ssd 模型训练-实操(3) (12:04)
    6-24 如何将训练好的模型转化成pb文件 (10:30)
    6-25 TensorFlow-ssd 模型测试 (13:45)
    第7章 Flask封装人脸检测模型web服务
    7-1 Flask介绍 (04:13)
    7-2 开始一个Flask案例 (07:04)
    7-3 结合Flask定义人脸检测web接口 (13:09)
    第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发
    8-1 微信小程序介绍 (05:25)
    8-2 创建小程序项目 (06:57)
    8-3 人脸检测小程序项目目录讲解 (08:37)
    8-4 采集人脸图像 (08:43)
    8-5 上传人脸图像 (09:32)
    8-6 接口调用与结果绘制 (09:03)
    8-7 人脸检测小程序演示 (01:26)
    第9章 人脸匹配业务实战
    9-1 人脸匹配业务介绍 (14:35)
    9-2 人脸特征表示问题(1) (14:55)
    9-3 人脸特征表示问题(2) (14:56)
    9-4 度量学习 (15:19)
    9-5 【讨论题】比较分类与度量两种任务的LOSS的区别
    9-6 facenet原理简介 (15:45)
    9-7 facenet环境搭建 (06:21)
    9-8 facenet数据准备-数据集介绍与说明 (12:27)
    9-9 facenet数据准备-LFW-MTCNN (15:24)
    9-10 facenet数据准备-Dlib处理CASIA-Face以及CELEBA介绍 (19:35)
    9-11 facenet模型训练 (08:14)
    9-12 facenet源码解读与源码优化(1) (15:13)
    9-13 facenet源码解读与源码优化(2) (14:42)
    9-14 facenet模型测试 (17:33)
    9-15 训练模型转pb文件,模型固化 (05:14)
    9-16 web接口封装之人脸匹配业务流程说明 (09:36)
    9-17 facenet web接口封装(1) (08:33)
    9-18 facenet web接口封装(2) (17:19)
    9-19 人脸注册小程序端编程实现 (16:06)
    9-20 人脸注册flask服务端编程实现 (12:01)
    9-21 人脸登录小程序端编程实现 (07:58)
    9-22 人脸登录flask服务端编程实现 (15:11)
    9-23 人脸登录流程回顾与阈值判定 (06:55)
    第10章 68点人脸关键点定位业务实战
    10-1 人脸对齐基本概念介绍 (08:23)
    10-2 人脸对齐算法评价指标 (04:44)
    10-3 人脸对齐-传统方法(1) (08:09)
    10-4 人脸对齐-传统方法(2) (08:29)
    10-5 人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(1) (10:02)
    10-6 人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(2) (07:17)
    10-7 人脸对齐算法常用数据集 (03:57)
    10-8 人脸对齐算法常见问题及解决思路 (08:09)
    10-9 【讨论题】点定位问题有哪些可行方案?
    10-10 Tensorflow-SENet模型详细介绍 (12:04)
    10-11 数据准备和环境参数 (07:36)
    10-12 人脸关键点数据打包(1) (13:15)
    10-13 人脸关键点数据打包(2) (10:26)
    10-14 人脸关键点模型训练编程实例(1) (17:47)
    10-15 人脸关键点模型训练编程实例(2) (16:44)
    10-16 人脸关键点模型训练编程实例(3) (19:19)
    10-17 人脸关键点模型导出Pb文件(模型固化) (07:25)
    10-18 人脸关键点模型测试 (08:58)
    10-19 人脸关键点模型Flaskweb接口封装(1) (08:46)
    10-20 人脸关键点模型Flaskweb接口封装(2) (08:33)
    10-21 人脸关键点模型小程序端编程实战 (10:45)
    第11章 活体检测业务实战
    11-1 活体检测业务介绍 (05:38)
    11-2 活体检测方法 (16:51)
    11-3 活体检测方法面临挑战和解决思路 (08:00)
    11-4 活体检测编程准备 (03:17)
    11-5 活体检测微信web端开发(1) (14:21)
    11-6 活体检测微信web端开发(2) (15:15)
    11-7 活体检测编程实战微信端开发 (20:37)
    第12章 人脸属性业务实战
    12-1 人脸属性业务介绍 (15:45)
    12-2 【讨论题】对比分类与回归两种问题
    12-3 基于多任务网络的人脸属性编程实战 (10:18)
    12-4 数据准备 (21:28)
    12-5 模型搭建和模型训练(1) (13:12)
    12-6 模型搭建和模型训练(2) (18:50)
    12-7 模型搭建和模型训练(3) (19:33)
    12-8 模型固化转PB (06:30)
    12-9 模型测试 (11:10)
    12-10 flask端 web接口封装 (08:59)
    12-11 人脸属性小程序功能实现 (09:52)
    第13章 课程总结
    13-1 课程总结 (23:36)

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