 班級規(guī)模及環(huán)境--熱線:4008699035 手機(jī):15921673576( 微信同號) |
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堅持小班授課，為保證培訓(xùn)效果，增加互動環(huán)節(jié)，每期人數(shù)限3到5人。 |
| 上課時間和地點(diǎn) |
開課地址：【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號線白銀路站)【深圳分部】：電影大廈(地鐵一號線大劇院站) 【武漢分部】：佳源大廈【成都分部】：領(lǐng)館區(qū)1號【沈陽分部】：沈陽理工大學(xué)【鄭州分部】：錦華大廈【石家莊分部】：瑞景大廈【北京分部】：北京中山學(xué)院 【南京分部】：金港大廈
最新開班 (連續(xù)班 、周末班、晚班）：2025年11月17日..合作共贏....實(shí)用實(shí)戰(zhàn)....實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)....用心服務(wù)..........--即將開課--...................... |
| 實(shí)驗設(shè)備 |
☆資深工程師授課
☆注重質(zhì)量
☆邊講邊練
☆合格學(xué)員免費(fèi)推薦工作
★實(shí)驗設(shè)備請點(diǎn)擊這兒查看★ |
| 質(zhì)量保障 |
1、培訓(xùn)過程中，如有部分內(nèi)容理解不透或消化不好，可免費(fèi)在以后培訓(xùn)班中重聽；
2、課程完成后,授課老師留給學(xué)員手機(jī)和Email,保障培訓(xùn)效果,免費(fèi)提供半年的技術(shù)支持。
3、培訓(xùn)合格學(xué)員可享受免費(fèi)推薦就業(yè)機(jī)會。 |
課程大綱 |
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- 讓學(xué)員能夠聯(lián)合使用Opencv和Tensorflow，完成深度學(xué)習(xí)案例開發(fā)。1、通過Heatmap特征的講解，認(rèn)識其原理，并通過Opencv設(shè)計自己的樣本標(biāo)注工具。2、通過實(shí)際問題設(shè)計loss_function,并使用遷移學(xué)習(xí)的思想構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練模型。3、通過兩個示例實(shí)現(xiàn)目標(biāo)識別及其定位回歸。
適用人群
想從事深度學(xué)習(xí)相關(guān)工作的或是對于人工智能、深度學(xué)習(xí)感興趣人，想將深度學(xué)習(xí)技術(shù)引入項目或是產(chǎn)品中。
課程簡介
本課程主要基于Heatmap特征的目標(biāo)識別及其目標(biāo)定位及回歸，系統(tǒng)平臺基于windows10，使用軟件平臺包括vs2013和Anacond、Tensorflow-1.4.0、Opencv2410、Opencv-python。
- 仔細(xì)講解、分析，帶領(lǐng)大家理解Heatmap特征，借鑒Openpose的相關(guān)遷移學(xué)習(xí)相關(guān)思想，實(shí)現(xiàn)自己的網(wǎng)絡(luò)模型（該模型同時具有識別和定位回歸的功能）。
- 通過Opencv設(shè)計一個關(guān)于Heatmap的標(biāo)注工具，讓學(xué)員可以輕松的制作自己的heatmap特征的標(biāo)注數(shù)據(jù)集，提供工程源碼，供給學(xué)員研究和拓展。
- 另外透徹講解基于Heatmap特征的模型構(gòu)造，及其loss_function設(shè)計，一步步代理大家使用Tensorflow進(jìn)行模型編寫及訓(xùn)練，最后通過兩個示例將訓(xùn)練好的模型進(jìn)行人的頭部和眼睛的識別和位置定位回歸。
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- 具體：
- 第一章：
- 1.1 課程內(nèi)容簡介
- 第二章
- 2.1 Heatmap特征分析
- 2.2 基于Heatmap特征的樣本制作
- 第三章：
- 3.1 制作tfrecords樣本數(shù)據(jù)集
- 3.2 構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)模型
- 3.3 訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)模型（包括網(wǎng)絡(luò)模型的2次訓(xùn)練，即在已有模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行再次訓(xùn)練）
- 第四章：
- 4.1 目標(biāo)識別及定位示例--人臉識別及定位。
- 4.2 目標(biāo)識別及定位示例--人眼識別及定位。
第1章課程內(nèi)容簡介
1-1課程內(nèi)容簡介
第2章關(guān)于heatmap樣本特征 分析及制作
2-1heatmap特征分析
2-2基于heatmap特征的樣本制作
第3章構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型及訓(xùn)練
3-1制作tfrecords樣本數(shù)據(jù)集
3-2構(gòu)建heatmap網(wǎng)絡(luò)模型
3-3訓(xùn)練heatmap網(wǎng)絡(luò)模型
第4章使用訓(xùn)練好的模型 進(jìn)行目標(biāo)識別及定位示例
4-1人臉識別及定位
4-2人眼識別及定位
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