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用Python做深度学习(二):Caffe

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发表于 2022-6-8 11:09:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
〖课程介绍〗:
$ g% b& o' ?& b% k0 b, l: I9 u        适用人群:4 f  P6 Y! u6 s2 l9 g
                已经掌握python,已经理解深度学习的理论基础,先修课《用Python做些事》《用Python做深度学习(一)》  V: d6 m* b$ u7 u" P# e) `/ n6 L# S% S* R9 Y7 g9 g
  k2 L0 ^. s4 f; S0 \" X$ P
5 ~/ D7 h; H1 e+ q& m, s        课程概述:5 L1 h1 i) W7 D0 |8 P
                caffe作为深度学习框架因其容易上手,支持GPU,应用广泛,特别适合初学者。本课程的目标:30天让你Caffe从入门到能进行实战,程序方面仅对caffe的python接口进行介绍,C++编程没有涉及到。8 Z, v5 P- q( |1 ]* W: ^
6 A. ^9 e8 ]* M* d1 Z5 w! [8 k
〖课程目录〗:: f1 f3 N- Y5 {; W- n% s: J, k/ a8 L' v) m& g/ r! b
        1.课时01.Caffe介绍和安装Caffe7 R6 f) M& a9 A/ z; O( G" J: E9 @, Q; Y$ K/ Y$ Z2 X
        2.课时02.caffe初体验01. L/ q" X5 ~3 d3 t4 N+ W! a5 D  K6 K' k9 a5 |
        3.课时03.caffe初体验02
4 _( B4 J' c+ W  v5 M5 H4 @/ @9 D        4.课时04.Caffe的Layer,Net,Solver概念--mnist例子4 D- q5 b  B3 ?4 `* H4 g( e# w4 G& g  c3 V
        5.课时05.DummyData.Layer和notMnist数据使用: v, }) s4 V9 N$ o5 V3 ~
6 A. [9 A$ F! R& }1 G        6.课时06.ImageDataLayer-01-模型收敛作业# B; ~7 V: U6 N2 O0 N0 o
        7.课时07.ImageDataLayer-02-作业讲解- V( g! P7 h' r9 @
' X) P* V' J/ K8 r+ P0 i        8.课时08.ImageDataLayer-03-进阶使用; A# u! C* F3 t* N- B' z) W; {/ e% r% X. Q
        9.课时09.MemoryDataLayer-01-正弦数据产生及作业  a6 d' l) L  t# T* U( v
        10.课时10.MemoryDataLayer-02-作业解答& ]+ v( e# R% M& }& R3 {7 y
5 G" c" y7 k" i( n2 M        11.课时11.HDF5DataLayer-01-正弦数据
6 f; Q6 l; S& p/ @$ D- {# q        12.课时12.HDF5DataLayer-02-多标签数据) D& ~& W0 T  c* j* \7 _% E' |$ K# D' D- A# O) r# a# J
        13.课时13.HDF5-03-VOC2012数据集使用与作业7 t  m, V7 p7 \6 X- p
        14.课时14.LMDB-01-单label数据! G8 `9 s# H# z$ s  W0 q# k9 E# ~$ r: m. q
        15.课时15.LMDB-02-多label数据% O; k0 F5 o4 g7 [, J/ \- W
3 _6 P2 a9 ], ]/ \5 S7 C5 V        16.课时16.第二章数据转换作业: e, l$ q: [4 |9 j: W5 b* h$ |8 e9 `
        17.课时17.solver程序生成和cifar10数据使用  \2 N3 X. T/ g# L, z
! m& p/ V2 |$ j  X; r        18.课时18.卷积和池化层-01-计算输出size; F) o& \1 ]6 h% n, w
        19.课时19.卷积和池化层-02-Lenet, ]' Y8 m- S7 d- A% s( K( C& D
        20.课时20.Alexnet,.LRN,.DropOut讲解, w! _* F2 H7 U9 B& m$ g
        21.课时21.CaffeNet和Alexnet区别,.GTX1070的性能De" \& \( R- d+ u
        22.课时22.理解迁移学习和FineTune,DogvsCat作业0 w- z& T/ l2 I  ?: m4 v
, ^" k1 ~, l0 U" E3 ?/ O6 c        23.课时23.2013年ZFNet和NIN简单介绍
' s7 M5 ^; K" e) d2 J; x- n        24.课时24.2014年VGG和GoogleNet简单介绍6 ~% r+ z3 \6 P' k
        25.课时25.2015年BatchNorm介绍
3 n& @& }9 N4 [2 M1 E( w        26.课时26.2015年ResNet介绍
5 m& W" C. |2 T3 s        27.课时27.2016年Inceptionv4介绍$ B3 O- J9 d2 l$ j7 N
        28.课时28.caffe封装的分类器; I9 S* v2 M" N6 A4 f; B3 k4 o% C" s3 I& Y0 _; l% |- K( ^$ \
        29.课时29.其他tools
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资源下载地址和密码(百度云盘):
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RE: 用Python做深度学习(二):Caffe [修改]
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RE: 用Python做深度学习(二):Caffe [修改]
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真是被感动的痛哭流涕……
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强烈支持楼主ing……
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大佬  厉害呀
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66666,很棒
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努力学习努力学习努力学习
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