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Java视频教程名称： Py人工智能TensorFlow人脸识别小程序端开发课视频教程[javazx.com] java自学网[javazx.com] TensorFlow视频教程 it教程 Java自学网收集整理# z9 L1 R* e7 M3 }, q# E* P- L$ N
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9 Z% O( X; g$ {Java视频教程详情描述： 7 ?' [1 }2 I* G9 u3 q
A0582《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 3 y. _' X1 G8 U, E
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6 L1 n* n# o6 X7 m8 \. U; r( s5 v课时32:轻量型卷积神经网-SqueezeNet.mp4
# i9 F6 H. ]6 h5 s8 V2 V课时33:轻量型卷积神经网-MobileNet.mp40 Z& u% ]2 l* Q# |! @7 U: r
课时34:轻量型卷积神经网-ShuffleNet V1.mp4
' o4 X' V- U, @. M/ U1 E y课时35:轻量型卷积神经网-ShuffleNet V2.mp49 _" l; E2 H& ~/ H
课时36:多分支的卷积神经网.mp45 m( b% B3 a2 @! g* |* w) D
课时37:卷积神经网中的Attention.mp4
" }& q6 D. ^/ z课时38:卷积神经网的压缩方法.mp44 a: ^( G; O2 U B) x4 p8 W
课时39:TensorFlow概念介绍-Graph.mp4
! V2 f6 i3 j! ]3 c+ O- [ m0 `" ~课时40:Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介绍.mp4
6 U5 ]# P0 c H课时41:TensorFlow中核心API接口.mp4
/ X: B# u* m7 j2 o. G1 t( P; x课时42:TensorFlow数据读取机制与API方法.mp4
% H, L# Z/ X: r- Y& v X课时43:Cifar10数据解析编程案例.mp4
- F4 a' y& _# X4 ], v' v课时44:Tensorflow中TFRecord数据打包编程案例 试看.mp4
2 ~+ ?8 B! B' b* A* p课时45:如何使用tf.train.slice_input_producer读取文件列表中的样本.mp46 x ]) [6 Z% R6 D
课时46:如何使用tf.train.string_input_producer读取文件列表中的样本.mp4
8 r9 ?( a, N' }课时47:如何通过TF对已经打包过的数据进行解析.mp4
* x. D2 p5 }8 } q课时48:TF中的高级API接口.mp4
) u V4 m* r/ M, N课时49:TF中的数据增强.mp48 E! G- Q5 u4 V+ C* R
课时50:Tensorboard 调试技巧.mp4# [- m- y* \! s: b) y/ @% I" d
课时51:TF挑战cifar10.mp44 d4 t4 d1 F; I
javazx.com: p% c9 ] g0 Y/ ?8 |( D% l5 G. u
课时52:Cifar10数据读取与数据增强.mp4: X* F2 V" t1 o- i0 d" B
课时53:TensorFlow+Slim网络结构搭建.mp4. q& _! d& ]. _. q! D
课时54: Loss、Optimal、Learning Rate、BN等定义.mp48 A$ \7 U! P' i( k$ [) Y6 F
课时55:Train部分代码编写.mp4
$ m1 _$ X0 o, j8 s E; s课时56:Test部分代码编写.mp4
! Z) p* t) c- ^# @6 |9 q) N G4 _课时57:Tensorboard+tf.summary.mp4- k) S$ }5 E5 ^! v. i
课时58:模型恢复和模型存储.mp4 z3 [' y% _+ d. z4 J/ X
课时59:网络结构优化—resnet模型.mp41 K6 I4 M$ C6 f
课时60:TF官方版本训练Cifar10分类任务.mp4
: {0 |2 ^, W9 O. f( Y' A课时61:人脸业务场景实战.mp45 n$ F' x c, g8 h' n
课时62:人脸检测业务描述以及人脸标注方法.mp4
. R$ M! I% X# g+ K( c课时63:人脸检测性能评价指标.mp4
; F0 E) j, L V8 z+ N课时64:基于传统的人脸检测方法.mp4. n1 @9 h' O: E( ^3 V/ |
课时65:人脸检测方法.mp4
9 x1 g/ ?* b M; a2 p课时66:人脸检测面临的问题与小人脸问题.mp4
! ?- F6 n8 o# x1 D, @课时67:SSD模型介绍 主干网络与多尺度Feature map.mp4
' T' Z, W. o) n b, c课时68:SSD模型原理介绍（Anchor与Default box）.mp4
" `" x" q! t, N. u5 K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* w1 O( k9 X0 ~7 T* z4 b7 u! h# D
课时70:TensorFlow-ssd环境搭建（1）.mp4$ e4 U& \1 Z( r. _2 @+ j& m8 j
课时71:TensorFlow-ssd环境搭建（2）.mp4# { t2 R( p, u2 ^. ~" B5 `
课时72:数据清洗与数据打包-理论讲解（1）.mp4
J' R( L! v. T$ ]6 K; ?2 Y3 k7 b课时73:数据清洗与数据打包-理论讲解（2）.mp4 z, a9 K) J4 T8 M
课时74:数据清洗与数据打包-实操（1）.mp4
% e+ Y0 z6 j4 k- ?- `2 X& B, ~课时75:数据清洗与数据打包-实操（2）.mp4
9 Y, } u2 A4 y* T4 ^" H课时76:数据清洗与数据打包-实操（3）.mp4- T* D7 v; s S2 s4 J1 e( |- t
课时77:TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（1）.mp4& H$ M/ z) u4 n. }
课时78:TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（2）.mp4
* a0 c6 _' y7 a) c课时79:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（1）.mp45 E7 m( Y" x/ V: g/ H$ F; q
课时80:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（2）.mp4
9 I7 L* @& v( V" U y! l+ J课时81:TensorFlow-ssd 模型训练-实操（3）.mp4
4 l0 ~! L( ~( D1 M课时82:如何将训练好的模型转化成pb文件.mp4
7 ?# x2 ^6 W& V课时83:TensorFlow-ssd 模型测试.mp46 @( f, }+ W+ d
课时84:Flask介绍.mp4
8 i' I2 Z7 d, G: M4 s课时85:开始一个Flask案例.mp4
5 ]6 T# @/ W0 F: d1 _$ n( o- ]课时86:结合Flask定义人脸检测web接口.mp4$ u7 O( L( a" C5 Z y2 u; N
课时87:微信小程序介绍.mp4
^& V: V: C3 J* p课时88:创建小程序项目.mp4
9 C U4 ~+ e8 r课时89:人脸检测小程序项目目录讲解.mp43 o4 }$ N% |% N' G3 Z( n. Z
课时90:采集人脸图像.mp4* Q; x% p# F, Q% t
课时91:上传人脸图像.mp4
5 W4 }$ O# | w课时92:接口调用与结果绘制.mp4) J* h; v8 G' [8 j( i6 ~( y! d
课时93:人脸检测小程序演示 试看.mp43 e# a; _) b! \0 N5 F: {" b4 |
课时94:人脸匹配业务介绍.mp41 G7 Y- D6 N# e% |$ h: I, M
课时95:人脸特征表示问题（1）.mp43 r* J. W% ~7 l. y) ]" _2 M! c- i
课时96:人脸特征表示问题（2）.mp4
& r( j+ p: I a, B' c课时97:度量学习.mp4
& E- Z: e) d2 e$ T' J) L课时98:facenet原理简介.mp4# d7 ?. t0 g( M! F* V; l; s; N
课时99:facenet环境搭建.mp4
( {2 d8 J# m" t: @- O课时100:facenet数据准备-数据集介绍与说明.mp4
4 t4 z& N. p4 Z5 e1 S课时101:facenet数据准备-LFW-MTCNN.mp4
. ^) L, i; B. a% E! a* g课时102:facenet数据准备-Dlib处理CASIA-Face以及CELEBA介绍.mp4
$ u# D, F4 ?8 x! Z! Q课时103:facenet模型训练.mp4
/ o/ e) R8 ^2 z: U% ?3 G9 |课时104:facenet源码解读与源码优化（1）.mp4
/ j6 A- @- ]- m) k. ?4 H3 E课时105:facenet源码解读与源码优化（2）.mp4
/ D2 {6 w5 b' n: B课时106:facenet模型测试.mp4$ Y( K' i: v% }+ L$ V
课时107:训练模型转pb文件，模型固化.mp4
& ^/ J4 |6 y3 q- r1 A0 M. S9 i课时108:web接口封装之人脸匹配业务流程说明.mp4
1 c# n' w. q% \. `' R8 @" ^( }课时109:facenet web接口封装（1）.mp4
+ L" X( U( j$ |8 ~* `课时110:facenet web接口封装（2）.mp4
. j! x% b5 @! e$ E& N* [课时111:人脸注册小程序端编程实现.mp42 z Z# L" b, j# g$ \$ n
课时112:人脸注册flask服务端编程实现.mp4
* e5 s. S4 I, h' ]课时113:人脸登录小程序端编程实现.mp4$ @& J- O% l4 L! j+ O1 W0 }
课时114:人脸登录flask服务端编程实现.mp4 _, C, i; P/ u* K! n, T9 G9 ~2 v
课时115:人脸登录流程回顾与阈值判定.mp47 t9 M) }! ^3 l W6 _ _
课时116:人脸对齐基本概念介绍.mp4, z2 b/ i7 ?9 l* O \" Y9 F% K
课时117:人脸对齐算法评价指标.mp4
* s+ B0 c* j4 |" [课时118:人脸对齐-传统方法(1).mp4
0 m' q' n) ]" {" t+ m9 _( x% _4 L# n6 ]课时119:人脸对齐-传统方法(2).mp41 j1 g/ ]4 m# P, G/ K9 d! ~! [# H
课时120:人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(1).mp4 L3 t0 a$ Y- C( w
课时121:人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(2).mp4: g7 Z4 [. M" c0 L
课时122:人脸对齐算法常用数据集.mp4: Z4 T1 R K3 I9 R
课时123:人脸对齐算法常见问题及解决思路.mp4
9 }9 Q: x- _( T课时124:Tensorflow-SENet模型详细介绍.mp4
; F3 o E( ^, I$ Q8 w! Z% ^课时125:数据准备和环境参数.mp4
6 W+ t; }9 m8 O7 D& X8 _( L课时126:人脸关键点数据打包(1).mp4/ i e! ^2 G5 s2 l
课时127:人脸关键点数据打包(2).mp46 Z) N* R8 h& o8 N, P
课时128:人脸关键点模型训练编程实例（1）.mp4
9 J* k1 n3 h+ q" {课时129:人脸关键点模型训练编程实例（2）.mp4
, N+ A6 Z) y7 }! c! j! O- l% r3 W课时130:人脸关键点模型训练编程实例（3）.mp4
0 _) x) B9 B1 y5 j课时131:人脸关键点模型导出Pb文件(模型固化).mp4
7 p% y$ r+ D* H4 k( @: ?课时132:人脸关键点模型测试.mp49 F7 q; s! L, u1 J
课时133:人脸关键点模型Flaskweb接口封装（1）.mp4% H% `9 N2 k, b+ V
课时134:人脸关键点模型Flaskweb接口封装（2）.mp4
( D& n6 [3 _4 ^! b课时135:人脸关键点模型小程序端编程实战.mp4
& S2 [5 b/ m# a4 }( K" o* x; n0 h$ V课时136:活体检测业务介绍.mp4
+ p8 J% G; [% O5 l- v& z课时137:活体检测方法.mp4
8 }' S2 Y: K, Z& n' S/ i课时138:活体检测方法面临挑战和解决思路.mp4
, D! ?8 I( {8 p, ]9 Y8 [) Y课时139:活体检测编程准备.mp4
1 p# I; [. Y" ~3 b课时140:活体检测微信web端开发（1）.mp4
8 @. B, {: c) T课时141:活体检测微信web端开发（2）.mp4: N) v! t& O M, [) `& P n
课时142:活体检测编程实战微信端开发.mp4
" C* z" F- x6 k$ p0 j3 r2 O课时143:人脸属性业务介绍.mp46 G+ Z5 y s$ ]7 I5 |' N
课时144:基于多任务网络的人脸属性编程实战.mp4. A, m/ C! U; Z
课时145:数据准备.mp4
; I: {6 [. G4 D课时146:模型搭建和模型训练（1）.mp42 B& J2 L. a& F
课时147:模型搭建和模型训练（2）.mp41 y5 k5 l; I( G- [. Y. @: s5 f
课时148:模型搭建和模型训练（3）.mp4( `9 W& _! r0 r0 x
课时149:模型固化转PB.mp4 c& S0 J; E" Y# D1 S8 U
课时150:模型测试.mp4
& f8 j- e1 n; ~+ P! m课时151:flask端 web接口封装.mp4: D+ U% _$ u) x1 J4 u7 }$ v
课时152:人脸属性小程序功能实现.mp4
% @; I+ Y; O" x9 {8 W课时153:结束语.mp4 _& p6 M! G' p j' ~: o/ S/ i
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