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Python人工智能TensorFlow人脸识别微信小程序实战

作者清水雅然
分类Python
发布时间2019-11-03
来源https://www.jsdaima.com/video/875.html

Python人工智能TensorFlow人脸识别微信小程序实战课程视频教程下载。2019最新Py人工智能TensorFlow人脸识别小程序端开发教程,让学员在小程序上实现AI人脸检测功能。

课程大纲
课时1:开篇词丨人工智能概念.mp4
课时2:什么是卷积神经网.mp4
课时3:前向运算.mp4
课时4:什么是反向传播.mp4
课时5:反向传播迭代过程及参数优化.mp4
课时6:反向传播之导数、方向导数、偏导数、梯度.mp4
课时7:反向传播之梯度下降算法.mp4
课时8:深度学习发展迅猛的原因.mp4
课时9:卷积神经网内容概括.mp4
课时10:基本组成单元.mp4
课时11:卷积运算的定义.mp4
课时12:卷积的重要参数以及卷积核.mp4
课时13:权值共享与局部连接.mp4
课时14:卷积核与感受野.mp4
课时15:步长与Pad.mp4
课时16:卷积的定义与使用介绍(Tensorflow与Caffe).mp4
课时17:池化层.mp4
课时18:激活层.mp4
课时19:BN.mp4
课时20:全连接层.mp4
课时21:dropout.mp4
课时22:损失层(1).mp4
课时23:损失层(2).mp4
课时24:卷积神经网发展历史.mp4
课时25: LeNet与AlexNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量.mp4
课时26:ZFNet与VggNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量.mp4
课时27:Inception系列-卷积神经网如何减少参数量和计算量.mp4
课时28:从卷积的角度思考,如何减小网络中的计算量?.mp4
课时29:resnet系列网络(1).mp4
课时30:resnet系列网络(2).mp4
课时31:网络性能计算量对比.mp4
课时32:轻量型卷积神经网-SqueezeNet.mp4
课时33:轻量型卷积神经网-MobileNet.mp4
课时34:轻量型卷积神经网-ShuffleNet V1.mp4
课时35:轻量型卷积神经网-ShuffleNet V2.mp4
课时36:多分支的卷积神经网.mp4
课时37:卷积神经网中的Attention.mp4
课时38:卷积神经网的压缩方法.mp4
课时39:TensorFlow概念介绍-Graph.mp4
课时40:Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介绍.mp4
课时41:TensorFlow中核心API接口.mp4
课时42:TensorFlow数据读取机制与API方法.mp4
课时43:Cifar10数据解析编程案例.mp4
课时44:Tensorflow中TFRecord数据打包编程案例 试看.mp4
课时45:如何使用tf.train.slice_input_producer读取文件列表中的样本.mp4
课时46:如何使用tf.train.string_input_producer读取文件列表中的样本.mp4
课时47:如何通过TF对已经打包过的数据进行解析.mp4
课时48:TF中的高级API接口.mp4
课时49:TF中的数据增强.mp4
课时50:Tensorboard 调试技巧.mp4
课时51:TF挑战cifar10.mp4
课时52:Cifar10数据读取与数据增强.mp4
课时53:TensorFlow+Slim网络结构搭建.mp4
课时54: Loss、Optimal、Learning Rate、BN等定义.mp4
课时55:Train部分代码编写.mp4
课时56:Test部分代码编写.mp4
课时57:Tensorboard+tf.summary.mp4
课时58:模型恢复和模型存储.mp4
课时59:网络结构优化—resnet模型.mp4
课时60:TF官方版本训练Cifar10分类任务.mp4
课时61:人脸业务场景实战.mp4
课时62:人脸检测业务描述以及人脸标注方法.mp4
课时63:人脸检测性能评价指标.mp4
课时64:基于传统的人脸检测方法.mp4
课时65:人脸检测方法.mp4
课时66:人脸检测面临的问题与小人脸问题.mp4
课时67:SSD模型介绍 主干网络与多尺度Feature map.mp4
课时68:SSD模型原理介绍(Anchor与Default box).mp4
课时69:SSD模型原理介绍(Prior box、损失函数、样本构造、数据增强).mp4
课时70:TensorFlow-ssd环境搭建(1).mp4
课时71:TensorFlow-ssd环境搭建(2).mp4
课时72:数据清洗与数据打包-理论讲解(1).mp4
课时73:数据清洗与数据打包-理论讲解(2).mp4
课时74:数据清洗与数据打包-实操(1).mp4
课时75:数据清洗与数据打包-实操(2).mp4
课时76:数据清洗与数据打包-实操(3).mp4
课时77:TensorFlow-ssd模型训练之框架解读(1).mp4
课时78:TensorFlow-ssd模型训练之框架解读(2).mp4
课时79:TensorFlow-ssd 模型训练-实操(1).mp4
课时80:TensorFlow-ssd 模型训练-实操(2).mp4
课时81:TensorFlow-ssd 模型训练-实操(3).mp4
课时82:如何将训练好的模型转化成pb文件.mp4
课时83:TensorFlow-ssd 模型测试.mp4
课时84:Flask介绍.mp4
课时85:开始一个Flask案例.mp4
课时86:结合Flask定义人脸检测web接口.mp4
课时87:微信小程序介绍.mp4
课时88:创建小程序项目.mp4
课时89:人脸检测小程序项目目录讲解.mp4
课时90:采集人脸图像.mp4
课时91:上传人脸图像.mp4
课时92:接口调用与结果绘制.mp4
课时93:人脸检测小程序演示 试看.mp4
课时94:人脸匹配业务介绍.mp4
课时95:人脸特征表示问题(1).mp4
课时96:人脸特征表示问题(2).mp4
课时97:度量学习.mp4
课时98:facenet原理简介.mp4
课时99:facenet环境搭建.mp4
课时100:facenet数据准备-数据集介绍与说明.mp4
课时101:facenet数据准备-LFW-MTCNN.mp4
课时102:facenet数据准备-Dlib处理CASIA-Face以及CELEBA介绍.mp4
课时103:facenet模型训练.mp4
课时104:facenet源码解读与源码优化(1).mp4
课时105:facenet源码解读与源码优化(2).mp4
课时106:facenet模型测试.mp4
课时107:训练模型转pb文件,模型固化.mp4
课时108:web接口封装之人脸匹配业务流程说明.mp4
课时109:facenet web接口封装(1).mp4
课时110:facenet web接口封装(2).mp4
课时111:人脸注册小程序端编程实现.mp4
课时112:人脸注册flask服务端编程实现.mp4
课时113:人脸登录小程序端编程实现.mp4
课时114:人脸登录flask服务端编程实现.mp4
课时115:人脸登录流程回顾与阈值判定.mp4
课时116:人脸对齐基本概念介绍.mp4
课时117:人脸对齐算法评价指标.mp4
课时118:人脸对齐-传统方法(1).mp4
课时119:人脸对齐-传统方法(2).mp4
课时120:人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(1).mp4
课时121:人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(2).mp4
课时122:人脸对齐算法常用数据集.mp4
课时123:人脸对齐算法常见问题及解决思路.mp4
课时124:Tensorflow-SENet模型详细介绍.mp4
课时125:数据准备和环境参数.mp4
课时126:人脸关键点数据打包(1).mp4
课时127:人脸关键点数据打包(2).mp4
课时128:人脸关键点模型训练编程实例(1).mp4
课时129:人脸关键点模型训练编程实例(2).mp4
课时130:人脸关键点模型训练编程实例(3).mp4
课时131:人脸关键点模型导出Pb文件(模型固化).mp4
课时132:人脸关键点模型测试.mp4
课时133:人脸关键点模型Flaskweb接口封装(1).mp4
课时134:人脸关键点模型Flaskweb接口封装(2).mp4
课时135:人脸关键点模型小程序端编程实战.mp4
课时136:活体检测业务介绍.mp4
课时137:活体检测方法.mp4
课时138:活体检测方法面临挑战和解决思路.mp4
课时139:活体检测编程准备.mp4
课时140:活体检测微信web端开发(1).mp4
课时141:活体检测微信web端开发(2).mp4
课时142:活体检测编程实战微信端开发.mp4
课时143:人脸属性业务介绍.mp4
课时144:基于多任务网络的人脸属性编程实战.mp4
课时145:数据准备.mp4
课时146:模型搭建和模型训练(1).mp4
课时147:模型搭建和模型训练(2).mp4
课时148:模型搭建和模型训练(3).mp4
课时149:模型固化转PB.mp4
课时150:模型测试.mp4
课时151:flask端 web接口封装.mp4
课时152:人脸属性小程序功能实现.mp4
课时153:结束语.mp4
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