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课程介绍：
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( x. A1 Z% d5 T; j7 Z随着深度学习技术在学术界和工业界得到广泛认可，越来越多的人开始参与到深度学习的相关研究和实践中来。然而，由于存在一定的技术门槛，快速入手深度学习的研究并不是一件容易的事情。其中的一个重要原因是，深度学习中的许多问题非常依赖于实践。然而长期以来，学术界和工业界缺少一款专门为深度学习而设计的，兼具性能、灵活性和扩展性等诸多优势于一身的开源框架。这使得无论是快速实现算法，还是复现他人的结论，都存在着实践上的困难。研究人员和工程师们迫切需要一套通用而高效的深度学习开源框架。2013年，一款叫作“Caffe”的深度学习框架由加州大学伯克利分校的贾扬清博士在Github上发布。发布伊始，Caffe框架就得到了广泛的关注。Caffe框架以“Layer层”为单位对深度神经网络的结构进行了高度的抽象，通过一些精巧的设计显著优化了执行效率，并且在保持高效实现的基础上不失灵活性。无论在结构、性能上，还是代码质量上，Caffe都是一款十分出色的开源框架。更重要的是，它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来，供人们学习和实践。可以说，Caffe框架的发布极大地降低了深度学习研究和开发的难度。当前深度学习的计算框架除了Caffe还有很多，例如Torch、MxNet、TensorFlow、Theano等，而Caffe更擅长的是图像数据的深度学习处理，以及在开发之初就是以设计给科研人员实用为主，所以实用操作虽然不是最简便的，但是性能运算速度以及源码的设计都非常优秀，值得所有的“极客”们的学习。本课程从四个方面学习Caffe,分别是Caffe源码学习与介绍，Caffe使用与添加自定义Layer，自己动手写CNN框架以及案例应用，课程对深度学习的理论部分讲解不会很多，着重与Caffe框架的学习和实践，课程的宗旨是让同学们不仅可以学习并使用Caffe做深度学习的图像处理，还可以学习深度学习的程序实现，因此动手编程的部分较多，所以建议报名的同学是对编程有较大的热情。
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3 P' n8 t+ ^) y& {$ z+ p# U+ e+ q" Y课程目录：# {5 W' T6 z# j+ ]+ b8 r
; n; k0 i- n3 z$ Q( F5 x# J一. Caffe源码学习与介绍
! l* @/ O# r$ ?0 \, p( x$ P4 e第1课 Caffe的介绍、安装和配置、Caffe的优点与局限性
1 ~3 w# N' N6 Z7 C6 @ o第2课 深入Caffe源码，Caffe目录结构，数据结构，Caffe模型(Blob,Layer,Net) $ W$ F. y' P, E$ K7 ]6 {* D8 Q" E
第3课 Caffe的I/O模块，Caffe前/后向传播计算，优化求解过程，Layer的四种类型
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9 r* H+ q" [) W" o4 s二. Caffe使用与添加自定义Layer) i% _, k' W- x
第4课 使用Caffe已有的Layer层训练自己的数据集，编写Caffe实用工具5 ` n7 C/ ?3 J
第5课 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中，参数优化策略与模型对比方法（一）
$ B) p+ W: x9 n' b) F第6课 使用自己训练的Caffe模型文件到代码中，参数优化策略与模型对比方法（二）: U' Q+ o) Z/ J9 o. Q z, G3 h
第7课 编写自己的自定义Layer添加到Caffe中并使用, j5 Y: ` \% W2 B ]
/ G4 m0 R& @8 @5 j三. 自己动手写CNN框架
) z' p7 h) w3 z9 h @第8课 编写属于自己的CNN框架（初级）( \3 t% z& H" J! e+ X
第9课 编写属于自己的CNN框架（进阶）
6 c2 ]( s4 i+ E8 n& R4 A& s第10课 自己的CNN框架Caffe做对比，优化策略
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四. 案例应用& o6 n& e9 y6 N4 W& I7 ^! n
第11课 Caffe+OpenCV实现基于CPU下运行Caffe的优化
- F1 Y+ Z) M9 K2 J, w, y5 t' I第12课 利用Caffe训练代码实现R-CNN2 {! U4 F: F. ?% L1 W0 k+ o
第13课 简介Caffe基于GPU的应用 5 q8 w4 B; X% g4 k: ]
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) T. r. D! u7 p2 t/ T4 j- g" z2 ]0 d. Z本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
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发表于 2022-6-18 09:57:02
