【A0513】[java视频教程]最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频

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Java视频教程名称： 最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程  java自学   Python视频教程   it教程
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A0513《最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程》最新BXG-Python人工智能课程入门与实战人脸识别目标检测视频教程

Java视频教程目录：


│  │      
' j4 _6 s" g$ j8 V1 r│  ├─3.浅层神经网络
│  │      01_浅层神经网络表示.mp4
8 R$ J3 X/ b* i( G# I; T4 k4 }3 ^6 r│  │      02_浅层神经网络的前向传播.mp4
4 V+ I* C1 A1 I! |│  │      03_激活函数的选择.mp4
│  │      04_浅层神经网络的反向传播.mp4
│  │      05_作业介绍.mp4【Java自学网 www.javazx.com】
9 `& j0 @. h  k% l( J& E7 j│  │      06_作业实现：初始化模型与前向传播.mp4
& N" E. L3 [8 p8 G- h  r. W│  │      07_作业实现：反向传播与更新梯度.mp4
0 \3 b& {" a; g# r│  │      08_作业实现：网络模型逻辑实现.mp4
: x3 H, h# k& R0 c│  │      09_总结.mp4
/ Q  e. v. H) b( T- j│  │      
│  └─4.深层神经网络
│          01_深层神经网络表示.mp4
, T+ Y* P  _5 f- @/ i" C9 G" s5 P│          02_深层神经网络的反向传播过程.mp4
│          03_参数初始化与超参数介绍.mp4
( @* P% e" G2 T9 Z' F9 A│          javazx.com
( _2 \2 X: c# k, r, M& R
/ V6 ]. x  m7 w3 A│         
* ]: J; \& V) ?, S├─1-2 深度学习优化进阶
9 V; [- T( z( r│  ├─1.多分类
│  │      01_深度学习紧接、多分类介绍.mp4
8 t* n# a6 Q, Q: L9 v) {│  │      02_交叉熵损失原理.mp4
│  │      03_案例：Mnist手写数字数据介绍.mp4
│  │      04_案例：网络结构、流程、代码介绍.mp4
│  │      05_案例：主网络结构搭建实现.mp4
. Y2 P7 Q( m* X" x. W0 p+ K│  │      06_案例：添加准确率.mp4
' o# I5 U/ |5 s; Q8 r│  │      07_案例：Tensorboard观察显示.mp4
( g! N- I( s- B2 T3 Z│  │      08_案例：添加模型保存、预测.mp4
5 v6 Z+ O3 {# n  S3 j6 i│  │      09_调整学习率带来的问题.mp4
/ v8 S2 p: B4 N+ ^2 u2 M# F+ N│  │      
│  ├─2.梯度下降算法优化
; v6 D& W! K4 z2 H6 m│  │      01_深度学习遇到问题、为什么需要优化算法.mp4
, i+ K1 K& X6 A1 d│  │      02_Mini梯度下降与Batch梯度下降.mp4
% U& f1 \+ _" G, n4 }│  │      03_指数加权平均.mp4
! \+ z: _3 v1 I│  │      04_动量梯度下降原理公式理解.mp4
│  │      05_RMSProp与Adam原理与学习率递减.mp4
│  │      06_标准化输入带来的优化.mp4
│  │      07_作业介绍.mp4
│  │      08_作业讲解1.mp4
│  │      09_作业讲解2.mp4
, M+ X. F6 U% C4 J│  │      
│  ├─3.深度学习正则化
│  │      01_深度学习偏差与方差介绍为、什么需要正则化.mp4
! k6 V( C! C3 c7 ^; v& K9 y│  │      02_正则化概念、L2正则化与L1正则化.mp4
│  │      03_Droupout过程与原理理解.mp4
│  │      04_其它正则化方法-早停止法与数据增强.mp4
│  │      05_正则化作业介绍.mp4
│  │      06_作业讲解1.mp4
4 E9 D( a  N$ Y│  │      07_作业讲解2.mp4
. n) q9 t+ N0 G+ e5 v3 T│  │      
, z3 E" a. U6 e7 X1 n+ Y5 @│  └─4.神经网络调参与BN
│          01_神经网络调参数技巧与如何设置参数、如何运行.mp4
│          02_批标准化定义、公式、为什么有效.mp4
5 Z" P  O; `: [6 O│         
/ q4 X* w5 I7 r5 k* q( D; T├─1-3 卷积神经网络
│  ├─1.卷积网络原理
│  │      01_卷积来源、数据量与感受野的边缘检测.mp4
( R$ |2 `% X9 x│  │      02_卷积网络结构介绍.mp4
│  │      03_默认卷积的运算过程.mp4
│  │      04_零填充.mp4
│  │      05_过滤器大小与步长.mp4
! s0 O  P3 i3 X" N+ Q& _│  │      06_多通道的卷积与多卷积核.mp4
│  │      07_卷积总结.mp4
│  │      08_池化层.mp4
9 y' D& X3 y5 n│  │      09_全连接层.mp4
3 ?& M5 R5 p! {2 F2 J9 Y│  │      
│  ├─2.经典分类结构
│  │      01_LeNet5的计算过程详解.mp4
: Y7 H; m/ K8 q. a% j9 ^1 m( R│  │      02_常见网络结构介绍.mp4
0 ~' {/ l7 U7 X& j│  │      03_Inception(1x1卷积介绍）.mp4
' N/ ~- M5 a- N8 x│  │      04_Inception结构以及改进.mp4
│  │      05_GoogleNet了解与卷积网络学习内容.mp4
│  │      
│  └─3.CNN实战
│          01_作业介绍.mp4
│          02_作业讲解.mp4
1 R8 }( X) @( V! C$ U8 ]│          03_迁移学习.mp4
│         
7 H) d% E1 M) @├─1-4 循环神经网络
9 f5 e- n; A  T, l│  ├─1.循环神经网络
│  │      01_循环神经网络背景介绍.mp4
' F7 H1 O6 t, b, [3 D, T$ l│  │      02_循环神经网络结构原理.mp4
2 N) Q$ Z( I+ c* O5 b) m│  │      03_词的表示与矩阵形状运算.mp4
% K* Y2 w" b; \+ r/ M│  │      04_交叉熵损失计算.mp4
% p1 V* o+ D2 E1 E, p" v1 }│  │      05_时间反向传播算法.mp4
│  │      06_梯度消失、案例介绍.mp4
│  │      07_手写RNN案例：单个cell前向传播.mp4
; u5 O# @- H1 U9 P2 m│  │      08_手写RNN案例：所有cell的前向传播.mp4
: B. ?8 ?* w4 U│  │      09_手写RNN案例：单个cell的反向传播.mp4
│  │      10_手写RNN案例：所有cell的反向传播.mp4
│  │      11_案例总结.mp4
8 g) f& w: a1 C4 i5 S1 h# D│  │      12_GRU与LSTM介绍.mp4
│  │      
│  ├─2.词嵌入
& H8 ^6 A4 S) E" c& }( s│  │      01_词嵌入介绍.mp4
│  │      02_词嵌入案例.mp4
│  │      
( L7 c. |. _. R. W: N  a│  └─3.seq2seq与Attention机制
0 G: O- R8 A6 o* a7 L│          01_seq2seq介绍与理解.mp4
│          02_seq2seq机器翻译等场景介绍分析.mp4
. F9 p3 H7 y# U. F! m) c% t│          03_Attention原理分析.mp4
- y0 [- f! S. h" V9 P/ C# o│          04_机器翻译案例：日期格式翻译转换、代码结构介绍.mp4
/ W, r* j, K2 h0 _( G9 T│          05_机器翻译案例：模型参数定义.mp4
│          06_机器翻译案例：数据获取以及数据格式转换介绍.mp4
* u6 i/ ?, r4 e5 K3 V! \( P│          07_机器翻译案例：训练逻辑与网络结构介绍.mp4
│          08_机器翻译案例：网络输入输出逻辑介绍.mp4
! r2 F+ Y; J0 T; |4 t" _│          09_机器翻译案例：网络输入输出逻辑编写.mp4
4 O1 n9 ]$ R( J2 F% r│          10_机器翻译案例：自定义网络seq2seq的编解码器定义.mp4
  X7 f$ R) p8 Z; ^6 u│          11_机器翻译案例：seq2seq的输出层定义.mp4
│          12_机器翻译案例：attention结构定义.mp4
│          13_机器翻译案例：model中计算attention输出c逻辑函数实现.mp4
. }" L$ j0 d6 r. T2 I, |* s8 M│          14_机器翻译案例：训练逻辑编写.mp4
│          15_机器翻译案例：训练结果与问题解决.mp4
$ ^) W0 [7 L! S3 v4 {" S6 b6 a( O9 S│          16_机器翻译案例：测试逻辑结果演示.mp4
- j6 R$ x3 X+ t. A+ A' Y; S│          17_集束搜索介绍.mp4
* |7 L5 T. |, s2 j1 x│         
├─1-5 高级主题
│  ├─1.生产对抗网络
& m: N. I7 J- n; F: ~, i│  │      01_高级主题介绍、GAN介绍.mp4
│  │      02_GAN原理、损失和DCGAN结构.mp4
│  │      03_生成数字图片案例：结果演示流程介绍.mp4
! z8 [+ Q1 j( b( _/ b, p# y& C│  │      04_生成数字图片案例：模型初始化代码编写.mp4
│  │      05_生成数字图片案例：训练流程.mp4
* C9 b  Z8 n: _# b# s% Z5 x│  │      06_生成数字图片案例：运行保存图片并对比.mp4
" F  t3 L5 t, P0 I3 e│  │      
│  ├─2.自动编码器
, ?6 f* q3 u+ k4 |│  │      01_自动编码器介绍.mp4
6 z3 I0 n$ B" Z+ k' ~5 @0 I│  │      02_案例：编码器类别、普通自编码器流程、模型初始化逻辑.mp4
: Z9 G. r9 R( i# y│  │      03_案例：训练普通自编码器.mp4
│  │      04_案例：深度自编码器编写演示.mp4
│  │      05_案例：卷积自编码器编写演示.mp4
│  │      06_案例：降噪编码器介绍.mp4
│  │      07_案例：降噪编码器案例.mp4
6 P1 g+ g' c. l$ O- ], j6 h- a│  │      
│  └─3.CapsuleNet
│          01_CapsuleNet了解.mp4
. ]* Z7 K9 L2 q6 z8 R* B% j5 y% s│          02_深度学习课程总结.mp4
│         
9 E6 W5 Y( d( M6 W- n├─1-6 百度人脸识别
, T7 |( F) z' q( O  v# F  ~│  ├─1.平台介绍
│  │      0_课程组成和目标.mp4
│  │      1_1_访问入口.mp4
4 ?7 |& ]3 A0 B% \0 p6 L│  │      1_2_机器学习平台_介绍.mp4
2 b' m: g- [: L# r: Y│  │      1_3_百度深度学习平台_介绍.mp4
│  │      1_4_百度深度学习平台_创建集群.mp4
! `8 u" q' O3 I! p: Z8 {│  │      1_5_百度人工智能平台_功能介绍.mp4
" e, a) r( E# m( I/ a9 f+ q3 ?& k. H│  │      1_6_人工智能平台_服务开通.mp4
, p: d2 L9 m4 Z! @! H0 k0 o│  │      1_7_人工智能平台_访问方式和SDK安装.mp4
│  │      
$ l5 N0 h* G4 [4 A/ _; B│  ├─2.图像技术之人脸识别
│  │      2_1_1_人脸识别功能介绍_开通应用.mp4
- ?6 k! l' ~1 E* r  e│  │      2_1_2人脸识别_API.mp4
- g/ }6 N5 X& ]: D; ~│  │      2_1_3_人脸检测_步骤和代码浏览.mp4
0 V* H/ U1 \$ K! ?│  │      2_1_4_人脸检测_获取access_token.mp4
│  │      2_1_5_人脸检测_调用API.mp4
% w3 H- @% |% p6 P3 q3 K9 L6 d│  │      2_1_6_人脸检测_图像坐标.mp4
│  │      2_1_7_人脸检测_边框.mp4
2 d+ x7 V- K# N* U- N% O│  │      2_1_8_人脸检测_性别年龄总结.mp4
│  │      2_1_9_人脸检测_SDK方式.mp4
( [0 g' G% }, @8 L# L8 S# `│  │      
│  ├─3.图像技术之图像识别
│  │      2_2_1_图像识别功能_应用创建.mp4
! p, u* `' ~  B│  │      2_2_2_图像识别_物体检测API_实例.mp4
│  │      2_2_3_图像检测识别_菜品识别.mp4
│  │      2_2_4_图像检测_车辆检测.mp4
│  │      2_2_5_定制化图像识别_图像分类_步骤.mp4
│  │      2_2_5_定制化图像识别_特点和功能.mp4
. U, O+ E; K2 {8 W& |! N$ X! G│  │      2_2_6_定制化图像识别_图像分类_操作.mp4
│  │      2_2_7_定制化图像识别_图像分类_关联和调用流程.mp4
│  │      2_2_8_定制化图像识别_图像分类_代码实现.mp4
│  │      2_2_9_定制化图像识别_图像分类_迭代和常见问题.mp4
│  │      2_2_10_定制化图像识别_物体检测_流程.mp4
│  │      2_2_11_定制化图像识别_物体检测API_错误码.mp4
│  │      
│  ├─4.图像技术之文字识别
│  │      2_3_1_功能介绍_创建应用.mp4
: }1 C1 n; y' I4 r, l2 I│  │      2_3_2_通用文字识别_代码.mp4
% o8 c8 S1 Y5 f- |' Y$ i│  │      2_3_3_通用文字识别_其他版本函数.mp4
" E& v# L3 N4 G! F) G│  │      2_3_4_车牌识别.mp4
│  │      2_3_5_通用票据识别.mp4
6 ^+ i4 d* Z2 D│  │      2_3_6_自定义模板_步骤.mp4
│  │      2_3_7_自定义模板_实际创建.mp4
│  │      2_3_8_自定义模板_API和代码.mp4
) j6 T5 E( k& r5 G3 Y! F│  │      2_3_9_创建分类器.mp4
0 \$ S0 U6 k# @3 t. e7 _│  │      2_3_10_分类器代码.mp4
│  │     
  D: R( u) X) ?; M│  ├─5.语音技术
│  │      3_1_1_语音识别_介绍和API.mp4
& F" R, C: g( }) W6 g│  │      3_1_2_语音识别案例_代码浏览.mp4
│  │      3_1_3_语音识别案例_案例.mp4
│  │      3_2_1语音合成.mp4
│  │      
│  ├─6.自然语言处理
( u- z: Y: @+ E6 o1 H% e! V│  │      4_1_1_自然语言处理基础技术.mp4
│  │      
│  └─7.人脸识别打卡案例
+ X7 Q0 `+ D5 H! L( X+ q: g│          5_1_0_人脸打卡案例_介绍.mp4
│          5_1_1_案例_前端部分介绍.mp4
│          5_1_2_案例_人脸搜索代码浏览.mp4
" h( E$ i( x, _│          5_1_3_案例_获取token.mp4
3 c" `2 `+ w9 i0 K│          5_1_4_案例_添加用户_人脸搜索.mp4
# N1 y% k% y" v# Z│          5_1_5_案例_主程序1.mp4
7 R  L! S0 L( h  G# x: O6 ~' d│          5_1_6_案例_主程序2.mp4
; P. y: w) v' m. d/ d& k( g│         
├─1-7 自然语言处理
$ o. i; B' r$ G" L3 |+ e9 a, d│  ├─1.自然语言处理基础概念
& a* D. G1 v# C/ |$ M' u│  │      0.NLP介紹.mp4
│  │      1.NLP的种类.mp4
' r1 j8 g7 a8 i$ F8 [5 }" `│  │      2.端对端深度学习模型.mp4
│  │      3.词袋.mp4
│  │      4.Seq2Seq.mp4
│  │      5.Beam Serch Decoding.mp4
& v: o. k% V1 D5 o( M│  │      6.Attention.mp4
0 c3 b4 h! g# {# L& K& f" v4 v! l│  │      
9 P  x( z0 L6 ^' o│  ├─2.自然语言处理基础实作-机器学习篇
( T5 k7 u9 e+ V│  │      1.机器学习-NLTK_数据读取.mp4
│  │      2.机器学习-NLTK_清理数据.mp4
6 ~  G. }3 w; g3 k% A  V/ m│  │      3.机器学习-NLTK_大小写转换.mp4
' m- c: ?6 v% ^$ R  K3 k$ E│  │      4.机器学习-NLTK_去除虚词.mp4
" b  V8 H( {& Z# U│  │      5.机器学习-NLTK_词根化.mp4
│  │      6.机器学习-NLTK_还原字符串.mp4
│  │      7.机器学习-NLTK_稀疏矩阵.mp4
│  │      8.机器学习-NLTK_最大过滤.mp4
│  │      9.机器学习-NLTK_建立词袋模型.mp4
│  │      
3 l/ G5 |  b; r│  ├─3.自然语言处理基础实作-深度学习篇
% `# r! q0 H0 A7 j│  │      10.深度学习-Deep Learning in NLP.mp4
. g/ t/ Q, p2 z9 Z% w1 s# J9 O) d│  │      11.深度学习-Deep Learning in NLP_模型优化.mp4
│  │      12.深度学习-Deep Learning in NLP_模型加速.mp4
$ d5 X6 Z& }$ G4 ?│  │      
│  ├─4.自然语言处理核心部分
│  │      1.CNN REIVEW.mp4
0 D1 b: K2 |5 j# ~; @│  │      2.CNN CODE.mp4
) q6 f8 k+ x. A9 m3 R; I& a│  │      3.RNN REVIEW.mp4
│  │      4.RNN CODE.mp4
4 N$ Q$ V- a1 M7 G& r│  │      5.LSTM.mp4
│  │      6.LSTM_CODE.mp4
│  │      7.文本分类.mp4
, t& h! ~% G/ W│  │      8.文本分类的方式.mp4
$ ?$ i( N% Q( T! z# {3 U' S, g│  │      9.文本分类CNN&RNN.mp4
* S* v3 D# H- J  g! O│  │      10. 文本分类 CNN 模型使用.mp4
│  │      11. 文本分类 RNN 搭建.mp4
& {9 n3 o# u" z7 V8 v( A+ o│  │      
8 z% _2 f; S! l; y- ]$ u│  └─5.实战项目-从无到有打造聊天机器人
│          00. chatbot.mp4
/ n$ b& S# R* Y8 o% X3 P│          01. chatbot 搭建计画.mp4
  p- N8 a% _, [1 Y8 o  j│          02. chatbot 环境搭建下载数据集.mp4
& l% ^# c( w: F# ^7 }, _* W; n│          03. chatbot 下载数据集.mp4
+ G& J/ y! g. F" n│          04. chatbot 导入依赖包.mp4
│          05. ChatBot 读取数据.mp4
│          06. chatbot 创建对話字典.mp4
│          07. ChatBot 建立对话列表.mp4
│          08. ChatBot 问答集.mp4
& T2 M7 {, ?; c! J. y* k, x│          09. ChatBot 数据初步清洗.mp4
│          10. ChatBot 清理问题集&回答集.mp4
- U1 G' D" t5 b1 w9 \: K2 y│          11. ChatBot 统计字频.mp4
, m" U  U7 @* o) u│          12. ChatBot 标记化&去除少数字.mp4
│          13. ChatBot 最终标记.mp4
. _8 u4 ?! T7 d│          14. ChatBot 逆向字典.mp4
' h. F& i. \8 C# v2 B$ Q# P  J│          15. ChatBot 添加 EOS 标签.mp4
8 j5 I0 [7 f. f* {* W0 f/ K# ?7 O* Q│          16. ChatBot 问答数列化.mp4
│          17. ChatBot 长短句.mp4
  s8 m; {, |( d  T8 t│          18. ChatBot input&output.mp4
│          19. ChatBot 处理输出.mp4
│          20. ChatBot 建立RNN 模型.mp4
│          21. ChatBot 解码器训练.mp4
│          22. ChatBot 解码器测试.mp4
% w$ e3 N( o% Y7 L: d│          23. ChatBot 创建解码RNN.mp4
│          24. ChatBot Seq2Seq 模型.mp4
7 y# L$ z% e0 B$ F; L$ T) C8 t! C9 q│          25. ChatBot 設置超参数.mp4
5 d0 Z! D) ]: m! |6 @│          26. ChatBot 启动运算.mp4
4 d" ]* g4 V  ]" B  f& b4 j* G5 Z% T│          27. ChatBot 模型 input.mp4
│          28. ChatBot 模型輸入序列長度.mp4
& Y0 o8 {5 h& a2 i  g$ K- D│          29. ChatBot 設置輸入的数据形状.mp4
1 ?' E7 E/ Z6 H( }7 u& J│          30. ChatBot训练 & 测试結果.mp4
0 d+ Y) n3 n/ N8 s│          31. ChatBot 损失，优化，梯度消減.mp4
│          32. ChatBot 问答等长处理.mp4
9 F. Z. Z# J" V% [. f1 s│          33. ChatBot 问答数据批量.mp4
│          34. ChatBot 数据分割.mp4
│          35. ChatBot 训练.mp4
8 T) M3 g5 f+ b" I│          36. ChatBot 训练2.mp4
│          37. ChatBot 测试.mp4
│          38. ChatBot 输入修飾.mp4
│          39. ChatBot 开始聊天.mp4
9 t  H4 |9 O6 m+ Z$ B│         
# j: `: k) `8 x4 C├─1-8 图片商品物体检测项目第一阶段-检测算法原理
' ]; w$ C9 C. l│  ├─1.目标检测概述
# S, j8 l! N3 t0 B# V- I, c2 J- Q$ T│  │      01_课程要求以及目标.mp4
) q% G1 {+ T: _│  │      02_项目演示结果.mp4
+ z: N9 H/ {6 i) \│  │      03_项目结构以及课程安排.mp4
$ y6 I! T' F' z) j! F7 G│  │      04_图像识别背景.mp4
│  │      05_目标检测的定义和技术历史.mp4
' F! E& i  v' X2 J4 v: U│  │      06_目标检测应用场景.mp4
7 H, x& ?* k5 ^* |│  │      07_目标检测算法原理铺垫.mp4
│  │      08_目标检测任务描述.mp4
│  │      
9 d  M% n9 I1 _1 d│  ├─2.RCNN原理
$ x3 |! s" R  C+ {* N│  │      01_Overfeat模型.mp4
( {7 d* p8 [/ s6 P0 g- d│  │      02_RCNN：步骤流程介绍.mp4
2 }$ t0 Q, z; T│  │      03_RCNN：候选区域以及特征提取.mp4
│  │      04_RCNN：SVM分类器.mp4
│  │      05_RCNN：非极大抑制（NMS）.mp4
( l" W! n: F5 x4 a5 g) U% I│  │      06_RCNN：候选区域修正.mp4
2 o) W8 _7 p$ O+ Y" u│  │      07_RCNN：训练过程与测试过程介绍.mp4
│  │      08_RCNN：总结、优缺点与问题自测.mp4
/ f. B8 X/ ?; u/ m│  │     
, D  A+ j1 x- I3 c│  ├─3.SPPNet原理
│  │      01_SPPNet：与RCNN的区别、网络流程.mp4
│  │      02_SPPNet：映射.mp4
│  │      03_SPPNet：SPP层的作用.mp4
│  │      04_SPPNet：总结、优缺点与问题自测.mp4
0 P1 M! \/ A0 X' y3 X│  │      
  s4 E, _& S( ~│  ├─4.FastRCNN原理
│  │      01_FastRCNN：改进之处以及网络流程.mp4
% C1 Y" q2 r$ p  p+ h, K; h' W│  │      02_FastRCNN：RoI pooling结构以及SPP对比.mp4
+ O) C( P1 i1 d0 o│  │      03_FastRCNN：多任务损失.mp4
& [+ e$ k2 c$ O7 V( j" I5 Q, J5 \) e│  │      04_FastRCNN：总结与问题自测.mp4
8 e9 X! Z( Y$ E/ S& M# {2 `│  │      
│  ├─5.FasterRCNN原理
  [  b6 a; C8 e  D│  │      01_FasterRCNN：网络结构与步骤.mp4
│  │      02_FasterRCNN：RPN网络的原理.mp4
│  │      03_FasterRCNN：总结与问题自测.mp4
; p% I& |( a$ _0 y( c4 l│  │      
" u3 t9 ~7 g7 N0 g. ^│  ├─6.YOLO原理
│  │      01_YOLO：算法特点与流程介绍.mp4
│  │      02_YOLO：单元格原理过程.mp4
│  │      03_YOLO：训练过程样本标记.mp4
│  │      04_YOLO：总结.mp4
│  │      
│  └─7.SSD原理* @" n& B2 @8 ~/ x
│          01_SSD：网络结构与Detected结构.mp4
- h* Y$ _$ P5 W; w4 ~' ^3 f│          02_SSD：localization与confidence.mp4
│          03_SSD：训练与测试流程总结.mp4
. w; g! C0 N- ~│          04_TensorflowSSD接口介绍.mp4
│          05_第一阶段算法总结.mp4
2 L; F. e, ~* ]! M+ O3 C│         
├─1-9 图片商品物体检测项目第二阶段-数据集制作与处理
│   ├─1.数据集标记
. @7 Q' Q8 ]- H. x* t; g- ~1 v│   │      01_目标检测数据集介绍.mp4
! O' ^" Q8 F  {6 A: |│   │      02_商品数据集标记.mp4
5 _! D5 l  q3 q& g3 V│   │      
# A3 k. ^* [/ z8 @0 L5 K* s" I' r# k, o│   ├─2.数据集格式转换
  S! q$ z2 i. X1 G: s8 n- G│   │      01_数据集格式转换介绍.mp4
│   │      02_格式转换：代码介绍.mp4
│   │      03_格式转换：文件读取以及存储逻辑.mp4
│   │      04_格式转换：图片数据以及XML读取.mp4
4 D  e0 }8 s5 R! ~- M1 N, v% R- V* y│   │      05_格式转换：example封装、总结.mp4
│   │      
│   └─3.TFRecords读取
│           01_slim库介绍.mp4
│           02_TFRecord读取：Dataset准备.mp4
& _+ c9 \8 n2 l. {8 V7 V│           03_TFRecord读取：provider读取.mp4
$ b" [* h! |& ]% i  H" f% F1 q│           04_第二阶段总结.mp4
│         
└─1-10 图片商品物体检测项目第三阶段-项目实现与部署
0 o) L2 P+ x3 I0 _7 x1 x5 E   ├─1.项目架构
% V) [1 N2 S; I! B   │      01_项目架构设计.mp4
/ e3 Z/ h) z" I. \: k9 k   │      02_训练与测试整体结构设计.mp4
2 ?" y& M$ y. r" L3 H% k   │      
5 \6 |4 n! M  i) W   ├─10.TFServing客户端
% |) F7 L$ _9 [" U   │      01_Tensorflow serving client逻辑.mp4
& U, l+ k* n! V9 U! A/ M   │      02_Client：用户输入图片处理.mp4
1 A* c2 r4 K* p: J" M9 P: I   │      03_Client：grpc与serving apis介绍.mp4
   │      04_Client：客户端建立连接获取结果代码.mp4
( ~8 R7 q/ h$ Y/ d) Z   │      05_Client：结果解析.mp4
4 y: a, N+ g+ e# V   │      06_Client：结果标记返回.mp4
. n+ H2 {/ Q, L. E5 x" c4 W5 d   │      
   ├─11.服务器部署
6 l, ]' j) h/ ]6 j- p   │      01_服务器部署：服务器部署的代码文件需求、服务开启.mp4
. i& k0 L% e! e$ r; Y1 I% X   │      02_项目总结.mp4
   │      
$ v4 s. h  h; `0 X5 |& m& @   ├─2.数据接口实现
. w- \' `8 X: b! f$ g, n3 T: C: c   │      01_数据接口：商品格式转换实现.mp4
& Y, X% M- n9 T* P) E   │      02_数据接口：读取数据接口设计以及基类如何定义.mp4
   │      03_数据接口：商品数据读取子类实现.mp4
   │      04_数据接口：数据读取工厂逻辑实现.mp4
( o( W8 s$ ~" j3 S8 r. x   │      05_数据接口：代码运行与数据模块总结.mp4
   │      
/ n7 r* y; K$ [   ├─3.模型接口实现
% e( p/ X& x* G! D   │      01_模型接口：接口设置以及模型工厂代码.mp4
0 g3 [- L" L' B: n) y+ ~   │      
   ├─4.预处理接口实现
4 \* d1 j3 I- D' h( H& c+ I+ k   │      01_预处理接口：预处理需求介绍、数据增强介绍.mp4
) |  e# K" W/ i, I, r   │      02_预处理接口：预处理工厂代码.mp4
/ g2 M6 D9 ~/ ~: C! y# r6 x   │      03_预处理接口：预处理工厂代码参数错误调整.mp4
   │      04_数据接口、模型接口、预处理接口参数总结.mp4
2 n& S! G0 `3 J) ~; c& ^5 i! ?3 ~   │      
; t" Q0 p1 s$ h& z$ J8 V& j9 n   ├─5.训练过程实现
   │      01_训练：训练步骤与设备部署介绍.mp4
+ t% Z6 R- ^1 x1 L7 Q   │      02_训练：model_deploy介绍.mp4
   │      03_训练：训练运行结果显示与初始配置确定.mp4
8 R& `5 u1 i4 h   │      04_训练：1设备配置代码以及全局步数定义.mp4
   │      05_训练：2图片数据读取与处理逻辑介绍.mp4
   │      06_训练：2数据模块与网络模型获取结果.mp4
   │      07_训练：2网络参数修改、provider获取数据、预处理.mp4
: [( c: t, r* Q+ C; \3 _: p   │      08_训练：2NHWC和NCHW介绍.mp4
   │      09_训练：2对anchors进行正负样本标记.mp4
. g4 [# H! J1 x0 ~" L   │      10_训练：2批处理获取以及数据形状变换.mp4
   │      11_训练：2队列设置.mp4
+ A6 a2 N. i. ^" |& R3 \   │      12_训练：3复制模型、添加参数观察与4添加学习率和优化器.mp4
   │      13_训练：5总损失计算与变量平均梯度计算6训练配置.mp4
  f6 z9 Q5 w2 p, G   │      14_训练：训练流程总结.mp4
   │      
- k8 Q$ ]; F0 |& {1 f8 \, n1 R   ├─6.测试过程实现
! M! P4 f9 @- I3 y   │      01_测试：测试流程介绍、代码.mp4
; n; D( G9 t. @; n5 B   │      02_测试：图片输入、结果标记代码.mp4
   │      
) Z: @3 {' Y5 B! K2 w; @6 a% j; C% d   ├─7.模型部署介绍
! ]: J! m5 V+ u) M. [# N0 U   │      01_web服务与模型部署流程关系介绍.mp4
   │      02_本地TensorFlow Serving演示以及逻辑介绍.mp4
2 N- o, ]7 F( X" k6 r8 l4 Y   │      
: c. Q7 n+ c+ e" ]/ d. B   ├─8.导出模型
   │      01_模型导出：模型输入输出定义.mp4
   │      02_模型导出：Savedmodel导出模型.mp4
7 s1 E  |+ y1 K1 s  b# O' b8 x   │      
- I1 u# @' s' F9 w; P7 _   └─9.打开模型服务
# j5 A: }9 S% r! w8 m, [9 D           01_开启模型服务.mp4
1 P1 M' J+ f- y, m+ I  }; F- ^; |
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