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' b$ T8 ]# u* E! p& O8 ]
$ T* K* k8 X: @5 N# ?( D8 `( b
$ {3 g$ u4 b- M7 k, W$ y# A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
; R) u8 A, b7 l3 K% j) Q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
- ?$ U9 d6 z4 s1 b课时37:卷积神经网中的Attention.mp4
8 n$ B! T' C6 d* b7 I课时38:卷积神经网的压缩方法.mp4
课时39:TensorFlow概念介绍-Graph.mp4
8 R5 ]( O  J' n9 Y- e# m$ c+ i8 R% b课时40:Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介绍.mp4
$ [1 l& H5 P  R+ y" A. s; s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
+ {* @# n  Q1 N# _, ^课时44:Tensorflow中TFRecord数据打包编程案例 试看.mp4
3 Q. y4 N$ L# W, U, V# g  x4 C. X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
) |# m+ V/ x, _课时48:TF中的高级API接口.mp4
课时49:TF中的数据增强.mp4
0 B0 P3 P# [6 X/ G" {课时50:Tensorboard 调试技巧.mp4
课时51:TF挑战cifar10.mp4
* w2 n/ j1 D% y8 _! C5 h! W& Zjavazx.com
课时52:Cifar10数据读取与数据增强.mp4
" O7 Q& C" q, f8 L0 ^; E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
* _. D: y( |5 k* c" n3 ?课时57:Tensorboard+tf.summary.mp4
课时58:模型恢复和模型存储.mp4
2 O. O+ ~# K# t5 M! Y课时59:网络结构优化—resnet模型.mp4
# P" ~% Z& l% U! ]2 b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
6 Z' Y$ s7 {0 T9 C* w7 w, x课时63:人脸检测性能评价指标.mp4
; _4 ]) P7 @* x& ]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
+ _. ?- G# f) L4 i" k" B课时68:SSD模型原理介绍（Anchor与Default box）.mp4
) q0 T2 Q: j. K: g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
  K4 J* r) C% o4 ?; p0 j课时70:TensorFlow-ssd环境搭建（1）.mp4
课时71:TensorFlow-ssd环境搭建（2）.mp4
' E7 @7 ]# _7 v, o) B) w7 v% V课时72:数据清洗与数据打包-理论讲解（1）.mp4
; g) J  e& V+ @: Z课时73:数据清洗与数据打包-理论讲解（2）.mp4
5 o  e: a% G6 t: z7 W) R; j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 V; x  \/ N+ u课时76:数据清洗与数据打包-实操（3）.mp4
: q" z1 R) \9 X# V1 H( o' D4 l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
5 j. x' A- G( ?6 D9 Z课时80:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（2）.mp4
1 Z% c  e2 V, H课时81:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（3）.mp4
" h8 G# W2 x. V/ H& f课时82:如何将训练好的模型转化成pb文件.mp4
0 x& G* R0 p. `  W! {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
8 L% |, u2 ~/ J2 g4 @1 `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
! a  |, d- o6 k9 f- R1 H0 o课时90:采集人脸图像.mp4
. h/ s, u1 ]0 T2 ^9 ?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
: E5 G3 {8 v6 E% y1 O0 ~- P课时94:人脸匹配业务介绍.mp4
* z! U0 F, ^; q! U7 F+ F课时95:人脸特征表示问题（1）.mp4
. t1 l( }: G$ w! a5 _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
' \, d; s5 U2 q, T4 t课时101:facenet数据准备-LFW-MTCNN.mp4
$ P* a+ U, Z: x/ g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
6 P9 F' m( t3 C$ b+ y1 _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
; Z6 W: G1 t- M$ Y$ N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
2 w: a: t* p: f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
) N7 ~3 {$ ]/ z7 O) Z/ D课时114:人脸登录flask服务端编程实现.mp4
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2 y5 o* W: }; Q" h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
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1 D& r! F7 _. |4 k3 u课时119:人脸对齐-传统方法(2).mp4
# ^- q2 _: @0 X% R* [- T9 i& s( U课时120:人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(1).mp4
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' o- {! a  a' \$ _" X7 ?6 B8 ?2 D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
1 i/ e. a0 ]  s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
# B1 P1 |+ ?5 {课时130:人脸关键点模型训练编程实例（3）.mp4
+ h! }: S# E# M" g课时131:人脸关键点模型导出Pb文件(模型固化).mp4
6 u& O2 c  u8 B! E; g* z5 d  {& a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
" J8 g. L* d% l7 t% V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
) z/ T/ }% G' V( y1 t6 L4 N课时137:活体检测方法.mp4
" T4 t8 c6 s( _+ K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
- h% X+ p9 R( b! F6 E( N课时141:活体检测微信web端开发（2）.mp4
, I  z+ B& H2 |6 P2 F* M2 j/ N课时142:活体检测编程实战微信端开发.mp4
5 M8 ~0 W; H. f  t: u+ _6 c课时143:人脸属性业务介绍.mp4
9 R- K7 t1 z* ?: m8 r# r% B课时144:基于多任务网络的人脸属性编程实战.mp4
$ G' h& A; b7 R7 m课时145:数据准备.mp4
% Z" y9 x: y/ j6 p# F8 l9 e+ z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
! {# f2 V* }  c* g( D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
- ^5 ~2 P4 q. l9 h' J课时151:flask端 web接口封装.mp4
2 D6 a& c! Y/ B% R6 `- h课时152:人脸属性小程序功能实现.mp4
4 w* k( [% y3 \5 P" a" E8 U3 T6 T( Z课时153:结束语.mp4
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