查看: 102|回复: 0
打印 上一主题 下一主题

Python3+TensorFlow 打造人脸识别智能小程序

[复制链接]

9万

主题

9万

帖子

28万

积分

管理员

管理员

Rank: 9Rank: 9Rank: 9

积分
289334
跳转到指定楼层
楼主
发表于 2022-5-18 00:19:15 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复

                               
   
        
            
                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
                   
                
            
       
                                   
    游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
  • 回复

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    QQ|Archiver|手机版|IT视频教程资源网 网站地图

    GMT+8, 2024-11-15 12:50 , Processed in 0.246130 second(s), 22 queries .

    快速回复 返回顶部 返回列表

    客服
    热线

    微信
    7*24小时微信 客服服务

    扫码添
    加微信

    添加客服微信 获取更多

    关注
    公众号

    关注微信公众号