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TensorFLow与深度学习-基于卷积神经网络的人脸识别
简介
分类
大数据挖掘
课程标签：
Python
案例实战
查看课程
任务列表
第1任务: 1.1 深度学习介绍
第2任务: 1.2 深度学习VS传统机器学习算法
第3任务: 1.3 丢失了二维信息的传统网络结构
第4任务: 2.1 初识卷积神经网络（CNN）
第5任务: 2.2 权值共享-全连接与局部连接
第6任务: 2.3 CNN的核心操作-卷积
第7任务: 2.4 池化与再卷积
第8任务: 2.5 高维输入与多filter
第9任务: 3.1 卷积与池化操作的TensorFlow实现
第10任务: 3.2 可视化卷积与池化结果
第11任务: 3.3 实现图像边缘检测
第12任务: 4.1 人脸识别案例背景与目标
第13任务: 4.2 人脸识别整体流程
第14任务: 4.3 mtcnn人脸检测介绍
第15任务: 4.4 利用opencv调用摄像头获取图片数据
第16任务: 4.5 批量获取图片数据并存储
第17任务: 4.6 对获取图片进行人脸检测
第18任务: 4.7 对人脸做灰度处理
第19任务: 5.1 案例准备-构建数据获取与处理类
第20任务: 5.2 数据整理-将处理好的灰度图转为数组数据
第21任务: 6.1 CNN核心结果与操作的函数定义
第22任务: 6.2 网络结构搭建：实现CNN网络结构搭建
第23任务: 6.3 网络结构搭建：实现CNN的全连接与输出操作
第24任务: 7.1 模型训练与保存操作
第25任务: 7.2 将模型封装成类
第26任务: 7.3 附件：模型训练过程
第27任务: 8.1 人脸识别案例-调用摄像头获取实时头像并进行数据预处理
第28任务: 8.2 获取实时头像并进行数据预处理
第29任务: 8.3 模型应用：实时识别摄像头抓拍的人脸图片
第30任务: 配套资料
学
习
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张老师
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