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人工智能案例:基于卷积神经网络的人脸识别系统_人邮版
简介
分类
案例实战
课程标签:
Python
案例实战
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任务列表
第1任务: 1 背景与目标
第2任务: 2.1 调用电脑摄像头拍照
第3任务: 2.2 实现批量拍照
第4任务: 2.3 封装拍照操作的代码
第5任务: 3.1 人脸检测介绍
第6任务: 3.2 实现照片中人脸检测
第7任务: 3.3 过滤人脸不全的照片
第8任务: 3.4 人脸照片的灰度转换及存储
第9任务: 3.5 批量照片处理及存储
第10任务: 3.6 将拍照及数据处理代码封装成类
第11任务: 4.1 获取人名及对应文件夹路径
第12任务: 4.2 自定义独热编码函数
第13任务: 4.3 确认样本和标签对应关系
第14任务: 4.4 定义照片数据转数组数据的函数
第15任务: 4.5 将数据整理代码封装成类
第16任务: 5.1 建模介绍
第17任务: 5.2 定义模型搭建所需的常用方法
第18任务: 5.3 搭建第一个卷积层结构
第19任务: 5.4 测试网络结构
第20任务: 5.5 搭建第二个和第三个卷积层
第21任务: 5.6 搭建第一个全连接层
第22任务: 5.7 搭建网络输出层
第23任务: 5.8 定义模型训练的损失函数-交叉熵
第24任务: 5.9 模型训练准备
第25任务: 5.10 模型训练代码实现
第26任务: 5.11 执行模型训练
第27任务: 5.12 模型性能调优
第28任务: 6.1 调用保存好的模型
第29任务: 6.2 模型性能评价结果
第30任务: 基于卷积神经网络的人脸识别系统.rar
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张老师
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