【A0582】[java视频教程]Py人工智能TensorFlow人脸识别小程序端开发课视频教程 it教程

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Java视频教程详情描述：
% Y4 G! j4 ?! z2 q9 \4 Q% lA0582《Py人工智能TensorFlow人脸识别小程序端开发课视频教程》javazx.com Py人工智能TensorFlow人脸识别小程序端开发课视频教程   javazx点com java自学网整理  

Java视频教程目录：


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
4 N  n" Q5 G- Y1 [, w3 V  ]课时34:轻量型卷积神经网-ShuffleNet V1.mp4
( X7 [0 [) Q# n$ ~* o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
! A' t5 h, T/ p' c, {$ l7 }课时37:卷积神经网中的Attention.mp4
5 H9 O; Y# p1 k+ r+ R课时38:卷积神经网的压缩方法.mp4
" h. k/ x& H2 C9 }6 U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
" H$ {* Z1 [0 q$ ^* [' z" A6 Q课时42:TensorFlow数据读取机制与API方法.mp4
5 l. @8 L% x1 J' R& T9 E% W- c+ c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
  E; a: i7 l( S8 j) x9 E3 a课时46:如何使用tf.train.string_input_producer读取文件列表中的样本.mp4
' h3 w  `" s/ H0 u0 }  P0 e% w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
2 p2 P, B; J  }& z- d5 d* i4 U: ujavazx.com
7 H$ n; P% l4 h/ P  `课时52:Cifar10数据读取与数据增强.mp4
* Y& o& e0 }; G" G+ e7 s课时53:TensorFlow+Slim网络结构搭建.mp4
! A& c1 J. p6 `2 ]! M% j# q1 j$ e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
6 ^! T7 G  N# U9 a; V% V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
! i) ]# m# b$ W* W) ~2 q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
2 e% v% t+ {) Y4 z: P7 V' X% x课时64:基于传统的人脸检测方法.mp4
; F! q6 l$ W. z1 \# }# X" X9 n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
; j/ j- A, J7 h/ X% E+ z课时68:SSD模型原理介绍（Anchor与Default box）.mp4
4 I- O# j5 G' r3 Y' x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
6 r& ^% W' Q! e3 y, i% T/ f6 z课时70:TensorFlow-ssd环境搭建（1）.mp4
课时71:TensorFlow-ssd环境搭建（2）.mp4
# x7 M; x# H/ b, y4 r2 ?9 e; K课时72:数据清洗与数据打包-理论讲解（1）.mp4
2 ?7 o, q* O: `8 J% }* Y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
9 o% C* o1 F$ D$ [* k4 T) \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
% ^, n8 T6 I+ K; Z课时79:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（1）.mp4
: b* b1 F4 h2 L3 b5 }课时80:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（2）.mp4
- `6 x$ _+ ^9 @2 s6 D; D  P3 F% K4 {- N; E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
( G# }9 {2 x/ K- \# T课时83:TensorFlow-ssd 模型测试.mp4
  c) Q( Q. ]) o0 k3 S6 ^" ?课时84:Flask介绍.mp4
课时85:开始一个Flask案例.mp4
) W$ Q( P9 M5 ^6 N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
# A! {% o3 c5 r9 n1 ]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
( Q# I8 M  d" B# W, _课时90:采集人脸图像.mp4
% v* {5 T2 f  X! d7 \+ J1 z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
$ K1 \) ^0 P0 j' G- s课时97:度量学习.mp4
) N$ t& \" ~8 f9 x7 D  M* i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
; j) k/ q7 D% @' s3 H- D+ O课时101:facenet数据准备-LFW-MTCNN.mp4
  G. s, \6 e9 n' t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
$ c, _# A  j. Q7 d3 x1 C& C课时108:web接口封装之人脸匹配业务流程说明.mp4
. p4 [9 w& Q; ^) ?+ b; k0 x& x/ e, e课时109:facenet web接口封装（1）.mp4
课时110:facenet web接口封装（2）.mp4
* m: n# x! E; E- [! ~  p课时111:人脸注册小程序端编程实现.mp4
: w. U% v  f4 F8 q# ]9 z3 s/ {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
, E7 T# g( U3 T9 x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
6 x6 N! w/ T9 ?9 q: b* b" T1 @! S7 d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
! Y' z# D9 c7 q  M; J' ]* r课时122:人脸对齐算法常用数据集.mp4
/ G. ~; y( E: f% q& r* b1 `课时123:人脸对齐算法常见问题及解决思路.mp4
8 L  o+ s  z( U3 W6 H0 Q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
& A+ ^1 z; \) N. X课时126:人脸关键点数据打包(1).mp4
( y6 X$ T9 ^4 u( Z" L3 {7 \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
3 W* g- }* x1 i) e" ~: x课时129:人脸关键点模型训练编程实例（2）.mp4
1 n  g% m; e# `5 U( t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
) g0 \6 n/ }$ ?0 T! Z课时132:人脸关键点模型测试.mp4
* h5 c! y) o' ^; y' R) p课时133:人脸关键点模型Flaskweb接口封装（1）.mp4
- ?( T& e6 e) Q8 l; w2 x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
3 |- |9 b  H% S$ @6 W课时136:活体检测业务介绍.mp4
课时137:活体检测方法.mp4
, C- }- {/ p; c. Y4 X课时138:活体检测方法面临挑战和解决思路.mp4
1 D: v$ \, a  i' D0 y' G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
$ B& O0 L( a+ C课时142:活体检测编程实战微信端开发.mp4
3 ?9 @. G8 I% C0 u' n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
" q* F; j3 o' f1 W1 H5 F4 A课时145:数据准备.mp4
课时146:模型搭建和模型训练（1）.mp4
- V' {- a8 }4 y4 {课时147:模型搭建和模型训练（2）.mp4
; Y2 n+ k# I3 {' B, N课时148:模型搭建和模型训练（3）.mp4
' y: E) t; R3 ^8 a! y课时149:模型固化转PB.mp4
+ x- \7 g: P3 |$ k' o. E- L课时150:模型测试.mp4
$ g; R- H0 o% K  @0 n; g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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