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〖课程介绍〗:
. F% f* n" _/ w1 L 伴随着人工智能技术的发展，深度学习技术变得越来越热门，越来越多的人选择转行做深度学习算法工程师。本课程围绕人脸相关技术，展开多个模型的教学，涉及人脸检测、人脸匹配、人脸关键点定位等基础研究技术，最终搭建一个人脸智能小程序，完成整个项目的实战应用，最终可以达到算法工程师的初步要求。6 n. N+ y) k% v' A. X7 t
& h& M2 }3 e4 q9 [! j ~〖课程目录〗:6 P7 S; D- b) R' v, F3 P$ ~5 v
第1章 课程导学
N' N# [5 z* E* v+ L3 M- [ 本章节主要介绍课程的主要内容、核心知识点、课程涉及到的应用案例、深度学习算法设计通用流程、适应人群、学习本门课程的前置条件、学习后达到的效果等，帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络。; A! K: ~% Z& v E5 s% J8 }
: p5 D R5 {% V; V 1-1 课程导学 试看% s. X7 B+ z9 k0 \( ?' X
第2章 深度学习基础串讲（必备理论知识）
1 C& u r8 N1 ]0 ~# A 主要介绍深度学习的基础知识，具体包括了深度学习的发展历程、基本概念（前向运算、反向传播、参数优化）、深度学习数学基础（导数、方向导数、偏导数、梯度）等，通过介绍深度学习基础知识帮助大家从宏观和微观两个角度掌握深度学习的基本概念，为后续课程的学习奠定基础。...
; [6 L/ M/ Z6 o; H( v! s
+ ^0 F: L! ^. O) F3 x 2-1 卷积神经网基本概念9 a ~ J4 i* v
2-2 前向运算" u- k: b& m' @/ ^! a0 Y
2-3 反向传播基本概念
$ @- f' g. h' K" W h 2-4 反向传播迭代过程及参数优化概念
% k: z* W/ v" m) t$ Z' T( x1 M/ s 2-5 反向传播之导数、方向导数、偏导数、梯度的概念
8 X0 G+ l2 B' l 2-6 反向传播之梯度下降算法
# \$ [3 I5 p6 r 2-7 深度学习发展迅猛的原因# l2 `' T; Q( z9 ?) F
第3章 卷积神经网络基础串讲（必备理论知识与技巧）3 Y; T+ [3 S# P/ O6 f
主要介绍卷积神经网的基础知识，具体包括了发展历程、网络结构、卷积神经网计算性能比较、网络结构比较、网络设计思想、小卷积核的妙用、1*1卷积核的使用、轻量型卷积神经网设计思想和典型网络结构、卷积神经网中的Attention机制（SENet等）、多分枝的卷积神经网（Siamese、TripletNet等）、卷积神经网压缩方法等，通过介绍...7 \% a, j% z! [
. t$ E* V8 I# Y# H+ e4 _
3-1 卷积神经网内容概括
9 u! k! f [8 ^) Q2 L 3-2 基本组成单元
/ K s) |! g+ A2 E: h. y 3-3 卷积运算的定义5 w: A# a {0 P+ c G
3-4 卷积的重要参数以及卷积核; G8 |9 f( Q- R5 S
3-5 权值共享与局部连接5 V X( r, q- a6 O/ A9 _; z1 n, @
3-6 卷积核与感受野
7 {; m3 i+ A- X1 j& g 3-7 步长与Pad3 u# g+ C7 Y, ? c5 q! Y5 u
3-8 卷积的定义与使用介绍（Tensorflow与Caffe）
/ _4 ^7 x6 D$ w- o' o 3-9 池化层9 {" v! |3 ~5 e$ c6 V! w" q
3-10 激活层
% R1 F4 h& w( ~6 x" u; y V 3-11 BN
% h8 s3 ~4 l2 O' l$ R1 {9 m' n 3-12 全连接层
2 ^) z* {) D' p! q! D$ a; K 3-13 dropout
5 [1 z+ V- \3 K& A4 w& |# ~/ W 3-14 损失层（1）
( @$ b9 V' s$ h9 G 3-15 损失层（2）$ n# b# G7 X% S
3-16 卷积神经网发展历史
- r2 ]( O# E& B5 X8 X/ @0 T: Z 3-17 LeNet与AlexNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量
# D9 w2 y2 ]5 `- e4 M# c, j 3-18 ZFNet与VggNet-卷积神经网如何减少参数量和计算量
+ q; t) W" X0 p6 b8 H 3-19 Inception系列-卷积神经网如何减少参数量和计算量
5 s" h6 `/ L- N3 }% r2 H) g O 3-20 从卷积的角度思考，如何减小网络中的计算量？; ^: h& B8 K) k0 H9 v3 k
3-21 resnet系列网络（1）3 N# A0 l* V5 R' z6 X. a# u
3-22 resnet系列网络（2）# K" T, h: E/ V8 M0 h
3-23 网络性能计算量对比: X& l# k, f9 g5 q: B
3-24 轻量型卷积神经网-SqueezeNet
; o- w3 ^5 D# J: @ 3-25 轻量型卷积神经网-MobileNet
1 b: R6 F5 C5 B- _1 k& x! A" y 3-26 轻量型卷积神经网-ShuffleNet V1
% t- }3 x l! i* b: x+ V: P. W 3-27 轻量型卷积神经网-ShuffleNet V2 p# }# x' ]9 t7 J
3-28 多分支的卷积神经网
6 B) K4 k# l! O; b 3-29 卷积神经网中的Attention9 ?$ L! Z% O% J' C& j3 B6 Z& ^
3-30 卷积神经网的压缩方法
3 b! { l3 S7 H& V- |5 c- p 第4章 Tensorflow基础串讲（必备TF框架知识与实操）
# @) X0 _% X q, X2 \; Y 主要介绍TF使用基础，具体包括了基本概念（graph、session、tensor、operation、feed、fetch等）、核心API接口、高级API接口、数据读取及编程实现、TFRecord数据格式打包及编程实现、Cifar10数据的解析及编程实现、tensorboard调试技巧、TF数据增强等，通过具体Cifar-10图像分类任务来帮助大家了解如何实战Tensorflow搭建深...
7 l. d P* D, J/ @0 ~8 M
$ @6 Q: ?* j$ _$ F& O+ ~0 _ 4-1 TensorFlow概念介绍-Graph3 E" R4 l# W7 p+ ]* w% \2 t
4-2 Session-Tensor-Operation-Feed-Fetch介绍
" r( K0 U* }1 ~# b2 v 4-3 TensorFlow中核心API接口
) `9 y0 S& i) J 4-4 TensorFlow数据读取机制与API方法
. x. X0 O( j1 \( ` 4-5 Cifar10数据解析编程案例" B( h4 s$ L2 N
4-6 Tensorflow中TFRecord数据打包编程案例 试看% V% _% k3 S# ~0 o8 |: h
4-7 如何使用tf.train.slice_input_producer读取文件列表中的样本, W+ Z6 i6 s' y
4-8 如何使用tf.train.string_input_producer读取文件列表中的样本5 N7 x3 U( b+ k4 g: N8 y
4-9 如何通过TF对已经打包过的数据进行解析$ J) f5 H5 u( N
4-10 TF中的高级API接口 v) h$ \' W2 `- E& H
4-11 TF中的数据增强
5 w& p+ y' e, h+ Z 4-12 Tensorboard 调试技巧% i4 j! z$ u( |) A$ ^
第5章 Tensorflow挑战Cifar-10图像分类任务7 K+ g; `. U6 t n# G, t. [
主要介绍使用Tensorflow完成cifar-10图像分类，具体包括了Cifar-10数据集介绍、数据下载、数据打包、Tensorflow训练框架搭建、网络搭建、分类网络训练、数据增强实现、数据分析、Tensorflow分类模型测试以及模型优化，通过具体Cifar-10图像分类任务来帮助大家了解如何实战Tensorflow搭建深度学习网络，并进行模型训练、测试...' W% E9 m# _' W, \
" m! I' A, d4 o& w0 L6 l4 L 5-1 TF挑战cifar108 M6 t% X, b6 U( W0 K* L
5-2 Cifar10数据读取与数据增强# x" }4 B/ n o* f9 R* ?
5-3 TensorFlow+Slim网络结构搭建
# l1 O& V n% l( r/ e5 I: N+ C 5-4 Loss、Optimal、Learning Rate、BN等定义4 b$ v' e) _- r$ S d1 T
5-5 Train部分代码编写2 M2 b" z- ? c {7 M
5-6 Test部分代码编写& m h0 X1 \1 L% ?/ ]$ P% W3 X
5-7 Tensorboard+tf.summary
0 I V6 E; k! [3 z& C+ N 5-8 模型恢复和模型存储# j) A* o2 _5 k8 Q2 B
5-9 网络结构优化—resnet模型4 `* r; g- J( q; @4 v
5-10 TF官方版本训练Cifar10分类任务
5 W8 X7 r7 o4 [! N 第6章 人脸检测业务实战
. I& S, ?2 {- Y4 h4 R. t 主要介绍SSD人脸检测模型的搭建，具体包括了业务介绍（业务场景、评价指标等）、Tensorflow-SSD模型介绍、环境搭建、框架解读、TF-record人脸检测数据打包、实现SSD不同主干网络、配置调整不同输出尺寸（256VS300）参数、SSD框架训练参数含义解读和重要参数调整（学习率、步长、长宽比等）、TensorBoard调试、查看图像、LOS...5 `' N) T* v! e% Z f& a
; ], }% n" q% I4 f/ T- T 6-1 人脸业务场景实战& I/ H8 P9 b% R [ ?
6-2 人脸检测业务描述以及人脸标注方法; ?3 A. c7 _* L$ A( j1 q+ K
6-3 人脸检测性能评价指标
" a1 c3 X/ F, Q: g7 D# V 6-4 基于传统的人脸检测方法' H/ w% Z8 \' a3 W2 X
6-5 人脸检测方法
( {2 D5 x: M) x' h# d3 c 6-6 人脸检测面临的问题与小人脸问题' r$ o! F. Y: n) V) ^
6-7 SSD模型介绍 主干网络与多尺度Feature map
3 U4 p5 n1 y" l" r: B9 d0 s 6-8 SSD模型原理介绍（Anchor与Default box）
* \ N* y5 f+ B2 x9 t 6-9 SSD模型原理介绍（Prior box、损失函数、样本构造、数据增强）
, e4 {& B% Y4 \: }4 @ 6-10 TensorFlow-ssd环境搭建（1）3 P6 z# |8 T% b7 y8 W7 f
6-11 TensorFlow-ssd环境搭建（2）
$ H) Q3 ^$ D! G& n 6-12 数据清洗与数据打包-理论讲解（1）
7 P- X+ ?* @+ H, Y, ` 6-13 数据清洗与数据打包-理论讲解（2） ' t2 ], I) u+ F1 A" W- Z
6-14 数据清洗与数据打包-实操（1） ) O1 K$ F& p- r! y1 R, ?
6-15 数据清洗与数据打包-实操（2） 6 c* v5 Z" H( B* T
6-16 数据清洗与数据打包-实操（3）
( T/ d; z! h0 G+ X% y 6-17 TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（1） $ @" Y6 }! [. H2 [/ s
6-18 TensorFlow-ssd模型训练之框架解读（2）
# c' m+ j% I4 O' C: U1 w/ P 6-19 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（1） ; T# _, e; i' _2 N
6-20 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（2）
7 P1 T+ J# J: q: P% l, Z7 O 6-21 TensorFlow-ssd 模型训练-实操（3）
4 I, a6 o/ ?9 O6 o 6-22 如何将训练好的模型转化成pb文件
6 M0 G; K0 t9 V( U! n+ ? 6-23 TensorFlow-ssd 模型测试 $ l4 p+ Y/ _; |" E! e% d1 a
第7章 Flask封装人脸检测模型web服务/ A5 Z0 B- |# e- p, T# ~
通过搭建Flask服务来完成对人脸检测的web接口封装，并通过具体的编程案例来指导大家完成具体实操。; l3 h7 m& O2 z n
" w8 B7 v7 X* R
7-1 Flask介绍 2 U& `) }; z2 I
7-2 开始一个Flask案例
3 J8 Q$ v1 q& O% g9 M$ q& K 7-3 结合Flask定义人脸检测web接口 . {" ~0 I& ~4 j: E: _& j- a2 w
第8章 Web服务接口调用与人脸检测模块开发% I% I7 |0 X1 R3 `: b
主要介绍智能小程序开发的流程，完成视频流数据的获取，前后端数据的通信、通过对已经封装的好深度学习模型的web服务调用，来搭建人脸检测的小程序相关功能开发。此章主要实现人脸检测的功能模块，后续每章会逐步完善其他功能模块开发（人脸匹配、活体检测、人脸属性分析）。...
4 w$ t( b6 |3 b b p( n# L- ? N
8-1 微信小程序介绍
2 E# S n- z0 H3 c, F+ a: o. `1 Z4 @ 8-2 创建小程序项目 3 k) {( ^8 {9 D" }6 M
8-3 人脸检测小程序项目目录讲解
( y! x( H1 j/ I/ T4 H9 f! I* x, O 8-4 采集人脸图像
4 q0 v3 q: y$ h: ` 8-5 上传人脸图像 6 }$ ?+ \% B3 m, d- ]
8-6 接口调用与结果绘制
6 w& j# n0 }: [* E 8-7 人脸检测小程序演示 试看
6 z8 \, p3 Y O, i 第9章 人脸匹配业务实战$ M3 m$ Q1 \- c- L1 N$ x
主要介绍人脸匹配模型TripletNet，具体包括TripletNet人脸匹配模型介绍、人脸验证数据库介绍和下载、TF-Recoder打包人脸匹配训练数据、框架源码解读、框架定义人脸匹配网络模型、框架不同参数设置技巧说明、模型训练、TensorBoard调试、查看LOSS等信息、不同主干网络和参数下的性能比较、基于TripletNet完成人脸相似度度量...
& Z# J Q% O$ K% m% T3 {
0 q2 U; p8 y, M) s6 N1 M5 \6 a 9-1 人脸匹配业务介绍
0 @$ I, d3 v8 ~5 ?" k" s 9-2 人脸特征表示问题（1） 8 r+ A2 a2 @9 I+ {' I/ `) w$ {0 M+ x
9-3 人脸特征表示问题（2）
6 M( R6 J: U, h 9-4 度量学习 : z; a9 C( I3 v" r7 t0 o
9-5 facenet原理简介 + c+ o: b. a4 j3 e
9-6 facenet环境搭建 4 F+ g9 m: c# P0 t5 o
9-7 facenet数据准备-数据集介绍与说明
! u$ j+ {" W/ X' Q/ N. |& ~ 9-8 facenet数据准备-LFW-MTCNN
" p0 F, z. b A 9-9 facenet数据准备-Dlib处理CASIA-Face以及CELEBA介绍
) k0 G/ {2 y- x2 x* A- W" C 9-10 facenet模型训练 H6 B% U2 \9 R
9-11 facenet源码解读与源码优化（1） " _6 v& n" w" v1 ?' s! r
9-12 facenet源码解读与源码优化（2） 2 O1 D* [4 v3 z
9-13 facenet模型测试
! y4 l9 d, d- H$ v, o# v# r: ? 9-14 训练模型转pb文件，模型固化 ) y0 s. e3 t+ @% u
9-15 web接口封装之人脸匹配业务流程说明
. @( Q# n, J0 o% w 9-16 facenet web接口封装（1）
" \: x( P2 f9 R3 h+ r 9-17 facenet web接口封装（2）
7 T& Z" s R. X1 x8 N9 I6 y 9-18 人脸注册小程序端编程实现 o( A' t3 L" L) }: V
9-19 人脸注册flask服务端编程实现 % P+ j2 ?1 {1 U' n' Z7 r8 j
9-20 人脸登录小程序端编程实现 ! n) _+ ^* d/ Z2 O
9-21 人脸登录flask服务端编程实现
; ]2 ]6 r$ v! [6 P 9-22 人脸登录流程回顾与阈值判定 ) a1 U! w9 f& o# @
第10章 68点人脸关键点定位业务实战1 c! f6 |4 d9 I4 N3 I; O6 C
主要介绍68点的人脸关键点定位模型，具体内容包括了数据集下载、环境搭建、模型搭建、模型训练、模型测试、模型优化、TensorBoard调试、查看LOSS等信息、主干网络优化、参数调优、关键点预测结果可视化等，通过Tensorflow实战人脸关键点问题来帮助大家了解在具体工程业务中如果解决点回归问题，并结合具体的优化策略帮助大...% [! B5 N8 v1 t8 B [
2 u; p J4 i7 v/ B* { 10-1 人脸对齐基本概念介绍
9 v) X7 {/ J+ m2 @, b 10-2 人脸对齐算法评价指标
3 c( w9 X1 E3 d E; Y( X# f5 G1 O 10-3 人脸对齐-传统方法(1) 7 a; q# z1 J; a3 p
10-4 人脸对齐-传统方法(2)
! Q- `9 l9 x( T# a 10-5 人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(1)
$ g7 P1 M; Z ] 10-6 人脸对齐算法深度学习算法及3D人脸问题(2)
$ |* C6 j% o; W. Z! q# \$ o 10-7 人脸对齐算法常用数据集 $ X. M0 M6 J- \1 i* D1 d$ }' a
10-8 人脸对齐算法常见问题及解决思路 , _* V8 `7 i1 w% D
10-9 Tensorflow-SENet模型详细介绍
' @' n1 }2 e& T. v: O3 Z 10-10 数据准备和环境参数
- L* ?4 B3 O5 _/ R2 q 10-11 人脸关键点数据打包(1)
% T$ |' I+ m, h 10-12 人脸关键点数据打包(2) ' [% L" P; k; _' @' d1 n
10-13 人脸关键点模型训练编程实例（1）
& b) k. W% W" q 10-14 人脸关键点模型训练编程实例（2）
* e. c! x# \- ^4 S/ m# W, [& X 10-15 人脸关键点模型训练编程实例（3） , D" G& z& q1 e4 C4 a
10-16 人脸关键点模型导出Pb文件(模型固化)
' Q) s8 g) Y) ` 10-17 人脸关键点模型测试 : s8 y ?4 e8 V+ q
10-18 人脸关键点模型Flaskweb接口封装（1）
( `7 [6 }6 g5 {, z 10-19 人脸关键点模型Flaskweb接口封装（2） # @3 U" I0 y0 g( |* }
10-20 人脸关键点模型小程序端编程实战
* o" c6 j6 O' m% g y7 l 第11章 活体检测业务实战: p( v- i f& M0 z
主要介绍活体检测模型，具体内容包括了关键点模型的调用、数据集准备、睁闭眼检测算法、张闭嘴检测算法以及算法调优。本章节通过对Python3+关键点模型进行进一步的利用，完成活体检测任务，帮助大家了解更多的在实际工程中关键点使用场景，并通过实战的方式，锻炼大家的动手实操能力。...) b, Z t7 m% p5 i/ i7 q8 ]8 W
+ y% M+ D( l1 P' l f$ \- ~( Z7 D% r 11-1 活体检测业务介绍 ! ~/ X3 z, T5 j. ?0 f+ u* k
11-2 活体检测方法
8 U) o0 }1 S/ V 11-3 活体检测方法面临挑战和解决思路
3 n8 T7 ~' J* _; A3 M' W, V* M: S 11-4 活体检测编程准备 3 D+ O4 u9 s& u5 M) O' A# ]
11-5 活体检测微信web端开发（1） ' C$ A! k2 C9 H, |" {3 r# _; g0 P* e: M
11-6 活体检测微信web端开发（2）
: c ?2 ?" B. j: B 11-7 活体检测编程实战微信端开发 % I- S# A5 ~8 R7 Z+ z
第12章 人脸属性业务实战
2 c" M. X; i! V8 D9 [( s! S 通过搭建Tensorflow+多任务网络来完成对人脸属性的预测与与回归，具体任务包括了人脸属性业务介绍、人脸属性多任务网络数据集介绍、下载、TF-Recoder人脸属性数据集打包、定义人脸属性多任务网络、多任务网络模型训练、多任务网络模型主干网络优化、模型整体参数优化、模型测试比较（参数量、计算量、inference时间、准确率...& J$ @/ m4 k6 A1 m1 Z0 z- B
' n& X( p }9 b, O) { 12-1 人脸属性业务介绍 ; a! q( l" j: c& F8 l
12-2 基于多任务网络的人脸属性编程实战 8 [- t/ H2 d# Q( M8 o; H, ]
12-3 数据准备
" f7 ^+ g4 j; } 12-4 模型搭建和模型训练（1）
1 n: b9 m& s9 W6 t' b 12-5 模型搭建和模型训练（2） ! K3 o, @+ b, U1 |- _, L
12-6 模型搭建和模型训练（3）
@5 ~7 q6 o7 a/ I 12-7 模型固化转PB
8 _7 y/ T! g6 V, G 12-8 模型测试 " i1 p! l* F- c2 N
12-9 flask端 web接口封装
9 ?: S, `2 ?$ B% b7 R2 e 12-10 人脸属性小程序功能实现 2 h, b% }9 K6 r# q6 s/ J( s
第13章 课程总结. Z! e9 k: I) T# i
针对课程进行最后总结，回顾课程核心内容，再次帮助大家理清学习内容进一步的给出后续学习和提升给出建设性意见。: [0 s$ D& x7 I4 D U: R! ?
5 _/ L% w" G8 _: f 13-1 课程总结 0 L9 Z- h% o9 a
〖视频截图〗: 〖百度网盘下载地址〗: ---------------------------------华丽分割线-----------------------------------华丽分割线--------------------------华丽分割线-------------------------华丽分割线-----------------------1 `' b% p8 ~) @- \" F
. E0 \" F3 O; |: y" u〖下载地址失效反馈〗:5 E0 k9 i [& Q4 ?
如果下载地址失效，请尽快反馈给我们，我们尽快修复。反馈地址：https://www.itspxx.com/forum-85-1.html
4 K& Y& u# C7 b; A& ^
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9 C1 n) V: T, i ^/ E1 W, T$ | t, s: D: m
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发表于 2019-7-24 00:40:23
发表于 2019-7-24 03:47:16
发表于 2019-7-24 05:28:37
发表于 2019-7-24 10:49:31
