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课程目标; @8 ]+ q1 C) E# n
快速掌握如何使用caffe框架完成一个深度学习的实际项目9 K) M1 R1 q& Y* R
+ z, T; w5 O, n+ j' X$ U
适用人群% k( l6 ]( T/ ~/ R2 k% N
深度学习爱好者,全民皆可入门
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课程简介) R- T5 T2 |7 J' {$ @8 L2 Q
深度学习项目实战-关键点定位课程以人脸关键点检测为背景，选择多阶段检测的网络架构，对于回归以及多label标签问题选择hdf5作为网络的输入数据源，实例演示如何制作多标签数据源并对原始数据进行数据增强。整个网络架构采用三个阶段的模式，从全局检测到单点校准，基于caffe深度学习框架实现一个既准确又快速的人脸关键点检测模型。对于每一阶段，详解代码中每一行的意义，带领大家一步步完成整个网络模型。* F e! K. l4 X [
; y+ H6 L9 f. D7 k- k! m) M
课程目录$ F' `) i. I; `" X' M& E6 V
深度学习项目实战01 人脸关键点检测算法框架5 d( L: f# |9 o
深度学习项目实战02 多标签数据源制作以及标签坐标转换
- q3 o. N- Z% q% X, i深度学习项目实战03 对原始数据进行数据增强
9 i* \4 u0 P1 U% n m1 X" y- Q深度学习项目实战04 完成第一阶段HDF5数据源制作& m6 j8 l1 T8 K& g
深度学习项目实战05 第一阶段网络训练
- }+ Q4 e3 @" C1 `深度学习项目实战06 第二三阶段网络数据源制作0 I! U' T M7 V% Z8 I' h
深度学习项目实战07 第二三阶段网络模型训练
2 ^3 T& w0 W# W) F6 V5 }$ M1 C6 m* ^深度学习项目实战08 网络模型参数初始化4 V- I% t! l0 O6 n( z
深度学习项目实战09 完成全部测试结果; B( x3 q0 a' R5 F2 `, x
深度学习项目实战10 人脸关键点检测效果
9 Y/ {" Z; T' G; }深度学习项目实战11 项目总结分析! |& S; H. ~! R( V: p
深度学习项目实战12 算法框架分析+ v5 e1 o% q( {- B
Y8 c) Y. c/ ~, Z& q1 x2 j6 K
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发表于 2019-4-26 18:59:32
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