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标题: Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序 [打印本页]

作者: admin 时间: 2022-5-18 00:19
标题: Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序



            AI算法工程师快速提升进阶课（CV领域）
            熟练掌握人脸业务开发以及实际工程中模型的设计、训练和调优

                     涵盖人脸检测、匹配、活体检测、
关键点定位、人脸属性等主流业务

                     开发小程序实现AI项目落地，趣味性+工程性相结合

                     适合毕设/面试/技术提升等不同需求，帮助入门者快速上手实战应用

                     专业的深度学习理论知识+丰富的工程开发经验

                     相关技术讲解透彻并涉及前沿技术思路、涵盖范围更广

                     不仅适合于工程项目的搭建，同时适用于学术研究

                     核心源码解读和网络模型搭建、训练以及模型优化

                     提供多个相关任务的深度学习模型、数据和源码

            掌握业内主流深度学习模型，并实现与小程序的完美结合
            理论知识与实战项目双管齐下，让AI技术不再脱离实际，做到真正的落地应用

                     人脸检测模型
                     TensorFlow+SSD
                     业务场景、评价指标介绍
                     Tensorflow-SSD模型介绍
                     WIDER Face数据介绍、下载
                     环境搭建
                     Tensorflow-SSD框架解读
                     TFRecords人脸检测数据打包
                     Tensorflow实现SSD不同主干网络
                     配置调整不同输出尺寸参数
                     训练参数含义解读和重要参数调整
                     （学习率、步长、长宽比等）
                     不同主干网络和参数下的性能比较
                     （参数量、计算量、inference时间等）
                     人脸检测模型服务以及接口封装

                     人脸匹配训练
                     TensorFlow+TripletNet
                     业务场景、评价指标介绍
                     TripletNet人脸匹配模型介绍
                     人脸验证数据库介绍和下载
                     TFRecords打包人脸匹配训练数据
                     Tensorflow-tripletNet框架源码解读
                     定义人脸匹配网络模型
                     （不同主干网络：ResNet、SENet等）
                     多支网络的参数共享方法
                     不同参数设置技巧说明
                     TensorBoard调试、查看LOSS等信息
                     不同主干网络和参数下的性能比较
                     （参数量、计算量、inference时间等）
                     基于TripletNet完成人脸相似度度量测试

                     人脸关键点检测
                     TensorFlow+Facial-Landmarks
                     活体检测业务场景介绍
                     关键点检测模型及活体检测算法流程介绍
                     人脸关键点模型环境搭建
                     人脸关键点模型搭建
                     人脸关键点模型训练
                     TensorBoard调试、查看LOSS等信息
                     主干网络调优
                     整体参数调优
                     测试比较
                     结果可视化
                     关键点定位模型服务接口封装
                     人脸接口封装活体检测服务接口封装

                     人脸属性识别
                     TensorFlow+ResNet
                     业务场景介绍
                     多任务网络模型算法介绍
                     多任务网络数据集介绍、下载
                     TFRecords人脸属性数据集打包
                     定义人脸属性多任务网络
                     多任务网络模型训练
                     TensorBoard调试、查看LOSS等信息
                     主干网络优化
                     整体参数优化
                     测试比较
                     （参数量、计算量、inference时间、准确率等）
                     多任务网络模型服务、接口封装
                     人脸属性小程序功能集成

      -->

            手握“刷脸”武器，让面部无处可躲
            面部识别已经渗入到我们生活的方方面面

                              前沿主流技术

框架：TensorFlow

框架：Flask

语言：Python3

系统：Ubuntu

                              面试求职提升

毕业设计

面试

技术提升














            学员专享增值服务





                     问答专区
                     关于课程的问题都可在问答区随时提问，讲师会进行
                     集中答疑





                     源码开放
                     课程案例代码完全开放给你，你可以根据所学知
                     识自行修改、优化








                  适合人群
                  本课程适合有一定深度学习基础
迫切想要通过实战开发达到技能提升
毕设，求职等开发人员


                  技术储备要求

                  1、了解深度学习/机器学习相关基本概念
                  2、掌握Python3编程语言
                  3、了解TensorFlow深度学习框架
                  4、了解Ubuntu基本使用知识

欢迎光临 IT视频教程资源网 (https://zhilexue.tech/)