Java自学网

 找回密码
 立即注册

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 8692|回复: 36

2017年最新人脸识别与分析系统实战训练营高清视频教程全套附讲义代码

[复制链接]

该用户从未签到

6

主题

176

帖子

354

积分

普通会员

Rank: 2

积分
354
发表于 2022-6-14 17:36:01 | 显示全部楼层 |阅读模式
核心课程:
6 ]7 C- S: m; W! \& M4 ]; {) ~+ m: N+ D5 @: a8 n
1.机器学习的整体概念,深度学习的框架和结构,人脸识别系统的功能模块。重要是对于machine learning的理解,以及在工程实践中的思维转换。1 I* Y( |& S) ~
, [( J  K. z( \) z5 [1 y% _2 m
2.利用Caffe 深度学习库实践卷积网络的训练,该部分是从抽象概念到具体模型的重要实践 ,与以往编程算法不同,机器学习是通过数据学习模型,因此课程将通过实际数据增加学生操作经验。/ Z, y" I+ _: t

' X- I) U9 m6 D7 d' l3.人脸识别和分析系统搭建,更加工程化的实践,熟悉从训练到部署到展示的流程,提高学生对于机器学习系统的整体认识。8 M/ v! b/ u+ ?8 t+ u5 c! _

$ @1 {" B: E/ _+ u- v6 H课程体系:6 c- f0 T" a. u6 ?8 u8 Z, C

+ n4 x: U0 U" G& ?3 j5 a+ z6 c" h9 K# E4 x  `) h
' L* |: |. c& n+ n
课程目录:' J8 F/ v' ^0 T6 L3 U( m! g" q+ c

1 F1 B: k4 k1 d2 M5 a, a7 Q* z9 S第一节课
6 D4 J5 M% O3 ~8 F& V3 P
8 P' J/ s" H! X人工智能:从科幻到现实的发展+ a- p: g6 j- G/ q6 Z
A. 人工智能技术的现状) ]3 Q, @/ x3 D- O( N/ m
B. 人工智能的市场需求
* {- O# B, A0 c2 {( s) Y) UC. 机器学习的技术框架; f  A2 Q9 F' l3 v" o4 F$ T+ O( \
- h( l( D' J9 {0 L
深度学习:你也可以掌握的科技前沿* {$ t( a2 b3 x  \- F9 r# R  n- [
A. 深度学习的基本原理7 B7 J/ x5 X) w0 s
B. 深度学习的重要算法和应用场景7 c( U1 \1 y* }: T: {1 I) U
C. 课程安排
+ s% j9 O/ O7 B* E# p! TVIEW LESS 3 c. }) M% J( k5 L( K" N$ }/ E
第一周6 f! V( p' t: P6 q1 H% w4 a1 d+ W
学习目标:" O. @$ @8 w* O! Z0 f8 ~$ m0 ^
    1. 了解机器学习基本概念和方法,了解计算机视觉主要研究的问题& g( w+ h+ Z" ?; ?; G* T! e- \
    2. Linear regression 和 Logistic regression的原理,细节,以及编程实现。2 F* w# A  |/ v# ^' y9 f. G

2 Z$ E9 F+ l* d# p' D! o. Y具体理论课程安排:- ?9 \( [. N% Q  W

& ?; a7 M- p% L: X/ U6 s& z5 u    1. 机器的力量:将数据转化为知识
# U( J  H2 g( b( s) Y" v% nA. 机器学习的整体概念
* Z2 V8 _4 h1 d: ?# s4 ~B. 监督学习,非监督学习,增强学习, r6 B$ `& K6 `7 y1 D
C. 机器学习系统的Roadmap9 q  z2 [( G4 I1 x) }7 A/ @
    2. Machine learning 经典算法: 机器学习≠深度学习
# _8 ~+ d2 Z- I6 k" k4 X- D1 Y  @. pA. K-means clustering
" {# ~1 }) _: U9 hB. K-NN, SVM4 w3 a/ {, W& X$ @5 y, l
C. Regression0 `+ d, ~0 f( R9 o7 m

  D9 b, O- x) J项目课程安排:; A: @" `( r' p  }0 N- I! B0 ]/ k
4 ]% K  h# m+ W
    1.Python编程语言入门实践
2 R; U; E5 B& j- uA. Python 基础; K% x$ O& b& D+ N% F$ O+ W
B. Python Data structure & Algorithm! Z- U( P- Q% ^  @- K
    2. Logistic and Softmax regression 编程实现4 I) C6 {+ _" [* T7 k. g5 i- c
A. Linear Regression 讲解# C  z( E" H+ P6 z/ Z7 ]. P" x. ^
B. 使用python sklearn 实现 linear regression! ~# E: v, f4 [: Z' e' J
C. Softmax Regression 和 Vectorization 讲解% s' z8 j* Z! a& j! k7 b: p
D. 使用 python sklearn 实现 Softmax
5 c/ N" O0 w# w$ Q4 ]( a0 rE. 模型训练、测试
0 S, G/ V2 H- vVIEW LESS
9 ^/ M1 A$ V) n2 H/ v第二周% \5 r  T% f1 `
学习目标:/ a8 O' O$ G9 c
    1. 理解神经元作为神经网络基本计算单元的结构,了解前向计算、反向传播。掌握卷积网络的组成结构,熟悉各个部分的功能。4 n3 W5 J5 p+ |
    2. 编程实现perceptron learning, 熟悉caffe框架,实际操作训练CNN网络。
3 w; G  c5 y) `" J* Y
6 C: d( X8 `8 f0 O  Q1 f具体理论课程安排:
7 M! s: u) J. Z
, J$ l) A, H% ]" K' ^1 o* [9 `4 e0 U' w    1. Multi Layer Neural Network
: X7 U4 q0 V) ~4 iA. Network architecture( D) y' k7 E5 ]2 J
B. Forward propagation3 B4 V- }% e/ k8 i5 V
C. Backward propagation) b3 l" `7 t! A
    2. Deep Convolutional Neural Network
" I( ^& L9 g8 b) e( A& c8 c4 S  S5 jA. Convolution layer, pooling layer
; D5 p8 R1 F8 hB. Activation function: sigmoid, relu, etc.
/ R1 d0 e5 S9 i* Y    3. 深度学习框架介绍
% X! H4 \5 Z% p# b2 JA. Caffe 介绍5 c+ {) m6 E( F* F
B. Tensorflow 与 Keras 介绍/ c0 z! i% _& H2 c  J+ P
C. Torch 与 lua 编程语言介绍
8 i' a) D$ U' Z$ D3 |. D8 x9 l" @% Y4 ~) k3 \# e: K
项目课程安排:) m1 E" R' B" I+ i3 h% P

" G. q) Q; }' _% b$ @  D    1. 实现 perceptron learning algorithm/ `: G7 ?: E3 \' U
A. 编程实现 perceptron learning algorithm in Python' w0 l( N8 B" A) X. j$ o0 B
B. 利用 Iris 实际数据集训练模型 perceptron in Iris database' u4 @9 P( Z8 U" B- Z
    3. 实战深度网络: Artificial Neural Networks for Digits Recognition5 }; E1 `1 ^( r
A. 安装配置环境 Caffe install,. A0 ^; P% ^0 p) P0 d+ J/ T' h
B. 数据预处理 data preparation
# e8 T" a* h, H: d: D, z$ sC. 设计网络结构 Design network architecture
9 Y4 y5 ?/ U1 g8 t3 {1 h1 FD. Caffe Prototxt 使用
) |4 k$ M3 X0 r( Y- FE. 参数调整和网络训练 Apply training and validation procedure& K" H! F8 x9 w& Y
VIEW LESS 9 B  ?. s  O& W- G2 }
第三周( f1 g' U( K6 t& p7 r$ x, ^
学习目标:
0 V7 j2 L) h, }5 R    1. 熟悉若干流行的深度学习网络,了解其框架结构、各组件和功能单元0 {4 q  W" u2 _4 c' h- L
    2. 介绍CNN相关高级模块的功能与应用
+ P8 \* g0 {3 S4 P) d$ O    3. 掌握人脸识别系统基本架构- T6 w9 {6 a4 g
    4. 实现人脸检测功能,数据读取、展示功能,实践深度卷积网络可视化: l* C" z' d1 j; u3 h% J" n
" K& S5 r4 D  J& d4 x5 d1 k
具体理论课程安排:6 K, y4 l: h- g1 {. {

% L; K1 G, q9 z  Z; Y! B; a    1. 流行深度学习网络结构,组件和功能单元
" _- ?- l* t9 Q# l- G5 |A. VGG, googlenet, ResNet, etc.  S5 t5 U8 C- q
B. Dropout, prelu, maxout, etc.
2 m; a. X/ w8 K* Z4 X3 y& zC. Advanced loss functions) l' w4 E+ ]# V
    2. 人脸识别系统的体系结构* w+ `) n4 G! j
A. Face detection
+ }* H2 Q9 h+ g* v5 zB. Face identification and face verification
- c7 v2 s. x8 R* f& E1 ^C. Performance measures for face recognition problem.- t* G1 v' p- f9 x' Z( X. G2 a
    3. PyQt 库介绍) b( f% ~# \) C) _' ?9 p9 ?
A.PyQt 的基本组成
1 V8 C/ k2 X" j) o2 R+ p- qB. Signal Slot 机制介绍/ O: J% d% I. p8 W5 S- d* ?. i1 V

' b8 ~3 w: u/ r* A7 N项目课程安排:+ _3 N) [) v8 I; v; x
) W3 j- y: I$ ]; N; A
    1. 利用机器学习库实现 Face detection 功能,学习使用OpenCV,Dlib
# W7 U/ d2 z& D4 `2 u6 N    2. 利用PyQt库signal slot 机制实现主要框架1 B- N' Y6 H1 x
    3. 利用PyQt实现操作界面
- H! W7 i( b3 Y% y    4. 系统模块实现: 数据输入,数据处理,功能接口% R/ J6 G2 P; e
VIEW LESS , x8 o* V7 Y  L$ i* \3 k
第四周; f1 {' i0 W9 Q5 Z4 I
学习目标:! t  m* D$ ^- A! U- c) T( Q+ n
    1. 通过人脸关键点定位问题,理解深度学习在regression问题中的应用。了解深度学习中的高级算法和前沿研究方向。
! p/ A0 R$ b. }& Y+ {6 f. I% O0 f    2. 理解并实践pretrain model 和 finetuning 等工程实践技术。增强项目上手能力。完成课程项目各组件的连接,测试项目performance。: {" O, s: P' C4 }" V
$ M! \$ ~, P& N! Q' _  ^0 ^
具体理论课程安排:
* c& k# E/ n% J
3 J% s) F/ i  E4 D! Y    1. Face landmark detection using CNN$ d5 O& O6 U9 u( U
A. CNN regression4 m) c% n  X2 P# c  |# I! @
B. landmark detection
$ g* f4 L/ V8 h) b    2. Gender Classification on Face image using CNN
/ U& G) i) ?  J; R- {# `8 U    3. Advanced Topics
: Q/ t1 Z% y  w: S! K% L7 A: ^# R* yA. RNN/LSTM in computer vision/ A. M% X' J; \. @6 ]6 s
B. Cutting edge techniques in deep learning! j5 {; I( [# C+ U
C. Summary& o9 R! q# u1 ?* U3 C) [9 i5 }" v
- f/ g! n4 L7 s. ~  ^
项目课程安排:
% s  P: G% J3 y' h8 j5 V& ]% f
3 x& d$ W' v3 Q    1. 利用人脸数据实际操作深度神经网络的训练
9 y: [, a+ C3 AA. 如何使用caffe pretrain model* j$ I* U$ M% k/ K# n
B. 对已有的深度model 做 Fine-tuning; i- m+ x' E# g3 l6 d' \, v4 S
    2. 实际操作将 model 部署到人脸系统1 B, C! @9 C9 L# n
A. 利用 Caffe 提 Feature
2 J6 E8 ?4 @' ?: D( xB. 部署 caffe model 到 python 端
/ K1 e- U$ p0 K2 j: Y( E. sC.实现 Feature Matching2 h' }" }  r$ q
    3. 项目模块的组织与调试
( W" P& {# _6 N! kA. 整合视频输入、人脸检测、人脸识别等模块  j6 |1 y! d8 D; S; a% \( O
B. 调试系统3 s( G8 f; n* o4 D* a
  G6 ]' e9 e. D2 J2 ]7 D
( ]" ?- `$ k  M6 o
: v( l7 f) G  d) m
; D: R: O+ }2 d/ _, w. G
- K5 V) Z3 s& \
. V+ Q! r) U! ^. k' i  B
资源下载地址和密码(百度云盘):
游客,如果您要查看本帖隐藏内容请回复
[/hide] 百度网盘信息回帖可见- _3 {- ?0 C* h2 E! U2 a  y( q
- \6 j7 f  L( M; y2 f
9 v7 t/ J' N# L, c$ `0 Q
& I- Z8 x  B; J* ~9 R6 V6 x
本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】
回复

使用道具 举报

该用户从未签到

7

主题

171

帖子

343

积分

普通会员

Rank: 2

积分
343
发表于 2022-6-14 17:06:13 | 显示全部楼层
最新人脸识别与分析系统实战训练
回复 支持 反对

使用道具 举报

该用户从未签到

8

主题

179

帖子

352

积分

普通会员

Rank: 2

积分
352
发表于 2022-6-14 17:27:56 | 显示全部楼层
66666666666
回复 支持 反对

使用道具 举报

该用户从未签到

9

主题

161

帖子

325

积分

普通会员

Rank: 2

积分
325
发表于 2022-6-14 17:43:50 | 显示全部楼层
激动人心,无法言表!
回复 支持 反对

使用道具 举报

该用户从未签到

0

主题

4596

帖子

9214

积分

禁止发言

积分
9214
发表于 2022-6-22 20:45:45 | 显示全部楼层
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
回复 支持 反对

使用道具 举报

该用户从未签到

0

主题

4585

帖子

9172

积分

禁止发言

积分
9172
发表于 2022-7-5 19:59:34 | 显示全部楼层
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
回复 支持 反对

使用道具 举报

该用户从未签到

0

主题

4717

帖子

9434

积分

普通会员

Rank: 2

积分
9434
发表于 2022-7-21 21:43:48 | 显示全部楼层
多谢分享~~~~~~~~~~~~~
回复 支持 反对

使用道具 举报

该用户从未签到

0

主题

4542

帖子

9086

积分

普通会员

Rank: 2

积分
9086
发表于 2022-8-13 11:48:29 | 显示全部楼层
不错的视频资料站
回复 支持 反对

使用道具 举报

该用户从未签到

0

主题

4563

帖子

9138

积分

禁止发言

积分
9138
发表于 2022-9-5 13:02:53 | 显示全部楼层
提示: 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽
回复 支持 反对

使用道具 举报

  • TA的每日心情
    开心
    2015-8-10 10:38
  • 签到天数: 5 天

    [LV.2]登堂入室

    0

    主题

    4593

    帖子

    9269

    积分

    普通会员

    Rank: 2

    积分
    9269
    发表于 2022-9-24 22:28:31 | 显示全部楼层
    66666666666
    回复 支持 反对

    使用道具 举报

    您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

    本版积分规则

    QQ|Archiver|手机版|小黑屋|Java自学网

    GMT+8, 2025-4-2 10:49 , Processed in 0.999100 second(s), 28 queries .

    Powered by Javazx

    Copyright © 2012-2022, Javazx Cloud.

    快速回复 返回顶部 返回列表